POJ3641 (快速幂) 判断a^p = a (mod p)是否成立

本文介绍了一种利用费马小定理来判断特定条件下整数是否为伪素数的方法,并提供了一个C++实现示例,用于检测给定数值是否满足特定条件下的伪素数性质。

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Description

Fermat's theorem states that for any prime number p and for any integer a > 1, ap = a (mod p). That is, if we raise a to the pth power and divide by p, the remainder is a. Some (but not very many) non-prime values of p, known as base-pseudoprimes, have this property for some a. (And some, known as Carmichael Numbers, are base-a pseudoprimes for all a.)

Given 2 < p ≤ 1000000000 and 1 < a < p, determine whether or not p is a base-a pseudoprime.

Input

Input contains several test cases followed by a line containing "0 0". Each test case consists of a line containing p and a.

Output

For each test case, output "yes" if p is a base-a pseudoprime; otherwise output "no".

Sample Input

3 2
10 3
341 2
341 3
1105 2
1105 3
0 0

Sample Output

no
no
yes
no
yes
yes

如果p是素数,输出no;如果p不是素数,判断a^p对p取余是否等于a。
 1 #include<cstdio>
 2 #include<math.h>
 3 __int64 f(__int64 a,__int64 b)
 4 {
 5     __int64 c=b,t=1;
 6     while(b)
 7     {
 8         if(b % 2 != 0)
 9         {
10             t=t*a%c;
11         }
12         a=a*a%c;
13         b/=2;
14     }
15     return t%c;
16 }
17 __int64 f2(__int64 a)
18 {
19     __int64 i;
20     if(a <= 1 || a % 2 == 0) return 0;
21     for(i=3;i<=sqrt(a);i++)
22     {
23         if(a % i == 0) return 0;
24     }
25     return 1;
26 }
27 int main()
28 {
29     
30     __int64 p,a;
31     while(scanf("%I64d %I64d",&p,&a) && p && a)
32     {
33         if(f2(p) == 1) printf("no\n");
34         else
35         {
36             if(f(a,p) == a) printf("yes\n");
37             else 
38             printf("no\n");
39         }
40         
41     }
42 }

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/yexiaozi/p/5698795.html

### 关于POJ 1995问题的快速幂C++实现 对于POJ 1995问题,其核心在于通过矩阵快速幂算法高效解决大规模数据下的指数运算。以下是基于引用材料中的相关内容构建的一个完整的解决方案。 #### 矩阵快速幂的核心逻辑 矩阵快速幂是一种高效的计算方式,在处理线性递推关系时尤为有效。例如斐波那契数列可以通过构造特定的转移矩阵来加速计算[^4]。具体来说,给定一个初始状态向量和一个转移矩阵,经过若干次幂运算后可获得目标状态。 以下是一个通用的矩阵快速幂模板: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int N = 2; // 定义矩阵大小 struct Matrix { long long m[N][N]; }; // 矩阵乘法函数 Matrix multiply(const Matrix& a, const Matrix& b) { Matrix c; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { c.m[i][j] = 0; for (int k = 0; k < N; ++k) { c.m[i][j] += a.m[i][k] * b.m[k][j]; c.m[i][j] %= 10000; // 取模操作 } } } return c; } // 快速幂函数 Matrix fastPower(Matrix base, long long exp) { Matrix result; for (int i = 0; i < N; ++i) { for (int j = 0; j < N; ++j) { result.m[i][j] = (i == j); } } while (exp > 0) { if (exp % 2 == 1) { result = multiply(result, base); } base = multiply(base, base); exp /= 2; } return result; } int main() { long long n; cin >> n; // 初始化转移矩阵 Matrix trans; trans.m[0][0] = 0; trans.m[0][1] = 1; trans.m[1][0] = 1; trans.m[1][1] = 1; // 计算结果矩阵 if (n == 0 || n == 1) { cout << 1 << endl; } else { Matrix res = fastPower(trans, n - 1); // 初始状态向量 long long fib_prev = 1; long long fib_curr = 1; // 输出结果 cout << (res.m[0][0] * fib_prev + res.m[0][1] * fib_curr) % 10000 << endl; } return 0; } ``` 此代码实现了针对斐波那契数列的大规模项求解功能,并采用了取模`%10000`的操作以满足题目需求。其中的关键部分包括矩阵乘法、快速幂以及状态转移的设计[^3]。 #### 特殊注意点 在实际提交过程中需要注意以下几个方面: - **大数组定义**:如果涉及更大的矩阵或者更复杂的动态规划表,则需特别留意内存分配的位置及其范围限制[^2]。 - **时间复杂度控制**:尽管快速幂本身具有较低的时间复杂度O(log n),但在极端情况下仍需验证是否存在进一步优化空间。 - **边界条件处理**:如输入为较小数值时直接返回已知答案而非进入循环计算流程。
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