51nod 1014 X^2 Mod P

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#51nod

本文介绍了一个使用C++实现的程序，该程序能够解决特定的数学问题——寻找一个数i，使得i的平方模p等于给定的a。通过遍历从1到p的所有可能值来找出所有符合条件的i。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main()
{
	long long p,a,i,flag;
	while(cin>>p>>a)
	{
		flag=1;
		for(i=1;i<=p;i++)
		{
			if(i*i%p==a)
			{
				if(!flag)
					printf(" ");
				flag=0;
				printf("%lld",i);
			}
		}
		if(flag)
			printf("No Solution");
		printf("\n");
	}
}

1038 X^A Mod P N次剩余（51nod）高次同余 离散对数
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题目 51nod 3478 涉及一个矩阵问题，要求通过最少的操作次数，使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问题的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合，并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**： - 对于每一行，计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列，计算将其变为回文所需的最少操作次数，方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**： - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8，因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合，计算其所需的最少操作次数，并取最小值。 3. **计算操作次数**： - 对于每一种组合，需要计算哪些行和列需要修改，并且注意行和列的交叉点可能会重复计算，因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式，使用了枚举和位运算来处理组合问题： ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**：首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**：使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**：对于每一种组合，计算其成本，并考虑行和列交叉点的重复计算问题。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**：由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8，因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $，这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**：主要是存储预处理的成本，空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问题 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间？ 2. 在计算行和列的交叉点时，如何更高效地处理重复计算的问题？ 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围，如何调整算法以保持效率？ 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况？ 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型，例如翻转某个区域的值？
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