luogu P3811 【模板】乘法逆元

本文深入探讨了求解逆元的多种方法,包括欧拉定理、费马小定理、扩展欧几里得算法、线性递推以及阶乘逆元法。通过实例代码展示了如何使用线性递推法高效求解逆元,适用于特定的数据范围。

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analysis

题意很明确:求逆元

如何求逆元:

欧拉定理(费马小定理)

欧拉定理: 若 ( a , n ) = 1 , 则 a φ ( n ) ≡ 1 ( m o d n ) 若(a,n)=1,则a^{\varphi(n)}\equiv 1\pmod n (a,n)=1,aφ(n)1(modn)
费马小定理: 若 ( a , n ) = 1 且 n 为 素 数 , 则 a n − 1 ≡ 1 ( m o d n ) 若(a,n)=1且n为素数,则a^{n-1}\equiv 1\pmod n (a,n)=1n,an11(modn)

这两种方法都是:先求出 Φ ( n ) − 1 \Phi(n)-1 Φ(n)1(若n为素数,那么就等于n-1),然后一波快速幂求出 a Φ ( n ) − 1 就 得 到 了 a 的 逆 元 a^{\Phi(n)-1}就得到了a的逆元 aΦ(n)1a

扩展欧几里得(exgcd)

不会?没关系!

线性递推

设 i n v ( i ) = i − 1 设inv(i)=i^{-1} inv(i)=i1
则 i n v ( i ) ≡ k × i n v ( p ( m o d i ) ) ( m o d p ) , k 和 p , i 取 值 有 关 ( 可 以 自 己 去 推 ) 则inv(i)\equiv k\times inv(p\pmod i)\pmod p,k和p,i取值有关(可以自己去推) inv(i)k×inv(p(modi))(modp),kp,i()
其实就是说:i的逆元和(p%i)的逆元之间有代数关系
要推导的话,考虑: p = ⌊ p i ⌋ + p ( m o d i ) p=\lfloor \frac{p}{i} \rfloor+p\pmod i p=ip+p(modi),以此构造关于i和p%i的逆元的等式

阶乘逆元法

在这里插入图片描述

但介于这道题的数据范围,好像只能用线性递推(或阶乘逆元)

code

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define loop(i,start,end) for(register int i=start;i<=end;++i)
#define anti_loop(i,start,end) for(register int i=start;i>=end;--i)
#define clean(arry,num) memset(arry,num,sizeof(arry))
#define re register
#define ll long long
const int maxn=3e6+10;
ll inv[maxn];
int a,mod;
int main(){
    #ifndef ONLINE_JUDGE
	freopen("datain.txt","r",stdin);
	#endif 
	scanf("%d%d",&a,&mod);
    inv[1]=1;
    printf("%lld\n",inv[1]);
    loop(i,2,a){
    	inv[i]=mod+(-mod/i*inv[mod%i])%mod;//要保证逆元大于零,利用剩余系来等价转化
    	printf("%lld\n",inv[i]);
	}
    return 0;
}
### 乘法逆元的定义 在模运算中,给定一个整数 $ a $ 和一个模数 $ p $,如果存在一个整数 $ x $ 满足 $ ax \equiv 1 \pmod{p} $,那么 $ x $ 被称为 $ a $ 在模 $ p $ 下的乘法逆元乘法逆元存在的条件是 $ a $ 与 $ p $ 互质,即 $ \gcd(a, p) = 1 $。 ### 计算乘法逆元的方法 #### 扩展欧几里得算法 扩展欧几里得算法(exgcd)是一种适用于单个查找或者模 $ p $ 很大的情况下,即使 $ p $ 不是质数也可以使用的方法。该算法可以用来求解线性方程 $ ax + by = \gcd(a, b) $ 的整数解。当 $ a $ 和 $ b $ 互质时,可以通过此方法找到 $ a $ 在模 $ b $ 下的逆元。下面是一个使用扩展欧几里得算法来求解乘法逆元的 C++ 函数示例: ```cpp int extgcd(int a, int b, int &x, int &y) { int c = a; if (b == 0) { x = 1; y = 0; } else { c = extgcd(b, a % b, y, x); y -= (a / b) * x; } return c; } ``` #### 快速幂算法 快速幂算法是一种可以在 $ O(\log n) $ 的时间复杂度内计算 $ a^n \mod p $ 的方法。当模数 $ p $ 是一个质数时,可以利用费马小定理,即对于任意整数 $ a $,如果 $ a $ 不是 $ p $ 的倍数,则有 $ a^{p-1} \equiv 1 \pmod{p} $。由此可以得出 $ a $ 的逆元为 $ a^{p-2} \mod p $。下面是一个使用快速幂算法来求解乘法逆元的 C++ 函数示例: ```cpp int fast_power(int a, int n, int p) { int result = 1; while (n > 0) { if (n % 2 == 1) { result = (long long)result * a % p; } a = (long long)a * a % p; n /= 2; } return result; } ``` #### 线性求逆元 线性求逆元的方法适用于求一系列数字在模 $ p $ 下的逆元,时间复杂度为 $ O(n) $。这种方法通常用于预处理阶段,以便快速获取多个数的逆元。具体实现取决于具体的应用场景和需求。 #### 阶乘逆元 阶乘逆元同样适用于模数为质数的情况,并且可以在 $ O(n) $ 的时间内完成计算。这种方法通常用于组合数学中的问题,例如计算组合数 $ C(n, k) \mod p $。 ### 应用实例 考虑洛谷 P3811 题目中的情况,给定 $ n $ 和 $ p $,要求输出 $ 1 $ 到 $ n $ 中每个整数在模 $ p $ 意义下的乘法逆元。由于题目保证 $ p $ 是质数,因此可以使用快速幂算法来求解每个数的逆元。此外,对于需要频繁进行除法运算的情况,可以通过预先计算出所有需要的逆元来简化后续的计算过程。例如,在计算 $ (a / b) \mod p $ 时,可以将其转换为 $ (a \cdot b^{-1}) \mod p $,其中 $ b^{-1} $ 是 $ b $ 在模 $ p $ 下的逆元 [^3]。 ### 注意事项 - 在使用扩展欧几里得算法时,需要注意处理边界情况,例如当 $ a $ 或 $ b $ 为零的情况。 - 使用快速幂算法时,要确保幂运算的结果不会溢出,这通常通过取模操作来实现。 - 当模数 $ p $ 不是质数时,不能直接应用费马小定理来求解逆元,此时需要使用其他方法,如扩展欧几里得算法。 - 在实际应用中,选择合适的方法取决于具体的需求,比如模数的大小、是否为质数以及需要求解逆元的数量等因素。 ### 相关问题 1. 如何在模数不是质数的情况下求解乘法逆元? 2. 快速幂算法除了用于求解乘法逆元外还有哪些应用场景? 3. 在什么情况下应该优先考虑使用线性求逆元而不是快速幂算法? 4. 阶乘逆元的计算方法与普通乘法逆元有何不同? 5. 当模数 $ p $ 是合数时,是否有可能存在乘法逆元?如果有的话,如何求解?
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