HDU 4344 大数分解大素数判定

本文深入探讨了一种用于解决特定数学问题的高效算法,通过使用多种编程库如C++标准模板库(STL),实现了一个灵活且性能优化的解决方案。详细介绍了随机数生成、多项式乘法、幂运算、费马小定理应用以及Miller-Rabin素性测试算法,最终展示了如何利用这些技术在复杂场景下快速求解。案例研究和代码示例为读者提供了实践指导。

这里贴个模板吧。反正是不太理解

看原题就可以理解用法!!

#include <cstdio>  
#include <iostream>  
#include <algorithm>  
#include <cmath>  
#include <cstring>  
#include <map>  
using namespace std;  
#define Times 10  
typedef __int64 LL;  
map<LL,int>m;  
LL Random(LL n)  
{  
    return ((double)rand()/RAND_MAX*n+0.5);  
}  
LL multi(LL a,LL b,LL mod)  
{  
    LL ans=0;  
    while(b)  
    {  
        if(b&1)  
        {  
            b--;  
            ans=(ans+a)%mod;  
        }  
        else  
        {  
            b/=2;  
            a=(a+a)%mod;  
        }  
    }  
    return ans;  
}  
LL Pow(LL a,LL b,LL mod)  
{  
    LL ans=1;  
    while(b)  
    {  
        if(b&1)  
        {  
            b--;  
            ans=multi(ans,a,mod);  
        }  
        else  
        {  
            b/=2;  
            a=multi(a,a,mod);  
        }  
    }  
    return ans;  
}  
bool witness(LL a,LL n)  
{  
    LL d=n-1;  
    while(!(d&1))  
        d>>=1;  
    LL t=Pow(a,d,n);  
    while(d!=n-1 && t!=1 && t!=n-1)  
    {  
        t=multi(t,t,n);  
        d<<=1;  
    }  
    return t==n-1 || d&1;  
}  
bool miller_rabin(LL n)  
{  
    if(n==2)  
        return true;  
    if(n<2||!(n&1))  
        return false;  
    for(int i=1;i<=Times;i++)  
    {  
        LL a=Random(n-2)+1;  
        if(!witness(a,n))  
            return false;  
    }  
    return true;  
}  
LL gcd(LL a,LL b)  
{  
    if(b==0)  
        return a;  
    return gcd(b,a%b);  
}  
LL pollard_rho(LL n,LL c)  
{  
    LL x,y,d,i=1,k=2;  
    x=Random(n-1)+1;  
    y=x;  
    while(1)  
    {  
        i++;  
        x=(multi(x,x,n)+c)%n;  
        d=gcd(y-x,n);  
        if(1<d&&d<n)  
            return d;  
        if(y==x)  
            return n;  
        if(i==k)  
        {  
            y=x;  
            k<<=1;  
        }  
    }  
}  
void find(LL n,LL c)  
{  
    if(n==1)  
        return ;  
    if(miller_rabin(n))  
    {  
        m[n]++;  
        return ;  
    }  
    LL p=n;  
    while(p>=n)  
        p=pollard_rho(p,c--);  
    find(p,c);  
    find(n/p,c);  
}  
int main()  
{  
    int t;  
    cin>>t;  
    while(t--)  
    {  
        LL n;  
        cin>>n;  
        m.clear();  
        find(n,2013724);  
        if(m.size()==1)  
            cout<<1<<" "<<n/m.begin()->first<<endl;  
        else  
        {  
            LL ans=0;  
            map<LL,int>::iterator it=m.begin();  
            for(;it!=m.end();it++)  
                ans+=Pow(it->first,it->second,n);  
            cout<<m.size()<<" "<<ans<<endl;  
        }  
    }  
    return 0;  
}  

  

转载于:https://www.cnblogs.com/Commence/p/4569877.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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