除法逆元(ZS and The Birthday Paradox,cf 711E)

本文介绍了一种在模意义下计算除法逆元的方法,并通过具体实例讲解了如何利用该方法解决相关问题。文章详细解释了逆元的概念、求解技巧以及在实际编程中的应用。

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这题真挺不错的,需要一些数学知识,对细节要求高。

一些资料与参考:






寻找一共有多少个2的因子时用的方法不错。

不能写成pow,要写成mypow。

最后输出分子时要多次取模防止出现负数。



当a为正整数,m为素数,而且a与m互素时,a模m的逆元为a^(m-2)模m。

此题中a为2,m为一个素数。显然2与m互素。代入公式直接求逆元。

求逆元是为了使用除法逆元公式。

( a/b ) % c == ( a*b1 ) % c==((a%c)*(b1%c))%c

其中b1是b模c的逆元。




在计算过程中需要求分子分母gcd模m的逆元。

带入公式,即2^(cnt*(m-2))%m的值。

难道直接mypow(mypow(2,cnt),m-2)%m来算吗?

其实完全可以这样算,几乎不会更慢。但这个表达式是可以化简的。

根据费马小定理,2^(m-1)%m==1。

所以:2^(cnt*(m-2))%m=(2^(m-1)%m  *  2^(m-1)%m  *  ...... * 2^(m-1)%m * 2^(cnt*(m-2)%(m-1)))%m=2^(cnt*(m-2)%(m-1))%m。

乘法取模,化简,乘开来,化简,得:2^(-cnt%(m-1))%m,。

根据费马小定理,以及乘法取模上式=(2^(-cnt%(m-1))*2^(m-1))%m=2^(m-1-tmp%(m-1))。

这就是代码中aaa的由来。


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

typedef long long ll;
const ll mod=1000003;
ll n,k;

ll mypow(ll x,ll n)
{
    ll ret=1;
    while(n)
    {
        if(n&1)
        {
            ret=(ret*x)%mod;
        }
        x=(x*x)%mod;
        n>>=1;
    }
    return ret;
}

int main()
{
    scanf("%I64d %I64d",&n,&k);
    ll x=0;
    while((1ll<<x)<k) x++;
    if(x>n)
    {
        puts("1 1");
        return 0;
    }
    ll cnt=0;
    for(ll i=2;i<k;i<<=1)
    {
        cnt+=(k-1)/i;//这个方法好,一开始在这里超时了。我还一个个的找。
    }
    ll aaa=mypow(2,mod-1-cnt%(mod-1));//用mypow不能用pow,aaa化简了,但并没有快多少。
    ll fm=(mypow(mypow(2,n),k-1)*aaa)%mod;
    if(k-1>=mod) printf("%I64d %I64d\n",fm,fm);
    else
    {
        ll fz=1;
        ll da=mypow(2,n);
        for(ll i=1;i<k;i++)
            fz=(fz*(da-i))%mod;
        fz=(fz*aaa)%mod;
        printf("%I64d %I64d\n",((fm-fz)%mod+mod)%mod,fm);//小细节,为了防止输出负数。
    }
    return 0;
}

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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