LG-P1017 进制转换

本文详细解析了P1017进制转换问题,介绍了十进制数和负进制数之间的转换原理,包括二进制、十六进制等不同进制的转换方法,提供了一个C++实现的代码示例。

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P1017 进制转换
题目链接
题目描述
我们可以用这样的方式来表示一个十进制数: 将每个阿拉伯数字乘以一个以该数字所处位置的(值减1)为指数,以10为底数的幂之和的形式。例如:123可表示为 1 ∗ 1 0 2 + 2 ∗ 1 0 1 + 3 ∗ 1 0 0 1*10^2+2*10^1+3*10^0 1102+2101+3100 这样的形式。

与之相似的,对二进制数来说,也可表示成每个二进制数码乘以一个以该数字所处位置的(值-1)为指数,以2为底数的幂之和的形式。一般说来,任何一个正整数R或一个负整数-R都可以被选来作为一个数制系统的基数。如果是以R或-R为基数,则需要用到的数码为 0,1,…R-1。例如,当R=7时,所需用到的数码是0,1,2,3,4,5和6,这与其是R或-R无关。如果作为基数的数绝对值超过1010,则为了表示这些数码,通常使用英文字母来表示那些大于9的数码。例如对16进制数来说,用A表示10,用B表示11,用C表示12,用D表示13,用E表示14,用F表示15。

在负进制数中是用 -R 作为基数,例如-15(十进制)相当于110001110001(-2进制),并且它可以被表示为22的幂级数的和数:

110001 = 1 ∗ ( − 2 ) 5 + 1 ∗ ( − 2 ) 4 + 0 ∗ ( − 2 ) 3 + 0 ∗ ( − 2 ) 2 + 0 ∗ ( − 2 ) 1 + 1 ∗ ( − 2 ) 0 110001=1*(-2)^5+1*(-2)^4+0*(-2)^3+0*(-2)^2+0*(-2)^1 +1*(-2)^0 110001=1(2)5+1(2)4+0(2)3+0(2)2+0(2)1+1(2)0
设计一个程序,读入一个十进制数和一个负进制数的基数, 并将此十进制数转换为此负进制下的数:-R∈{-2,-3,-4,…,-20}
输入格式:
输入的每行有两个输入数据。

第一个是十进制数N (32768≤N≤32767)
第二个是负进制数的基数-R。

输出格式:
结果显示在屏幕上,相对于输入,应输出此负进制数及其基数,若此基数超过10,则参照16进制的方式处理。

输入样例 #1:
30000 -2
输出样例 #1:
30000=11011010101110000(base-2)
输入样例 #2:
-20000 -2
输出样例 #2:
-20000=1111011000100000(base-2)
输入样例 #3:
28800 -16
输出样例 #3:
28800=19180(base-16)
输入样例 #4:
-25000 -16
输出样例 #4:
-25000=7FB8(base-16)
说明
NOIp2000提高组第一题

题解
这题让我们深究一下进制转换背后的秘密。

任何一个整数数在 R 进制下表现为 a n ∗ R n + a n − 1 ∗ R n − 1 + . . . + a [ 1 ] ∗ R 1 + a [ 0 ] ∗ R 0 a_n*R^n+a_{n-1}*R^{n-1}+...+a[1]*R^1+a[0]*R^0 anRn+an1Rn1+...+a[1]R1+a[0]R0
我们的任务其实就是求出每个 a i a_i ai

根据题目描述中的例子(小一点,输入样例2万3万的玩儿不起)
− 1 5 ( 10 ) = 11000 1 ( − 2 ) = 1 ∗ ( − 2 ) 5 + 1 ∗ ( − 2 ) 4 + 0 ∗ ( − 2 ) 3 + 0 ∗ ( − 2 ) 2 + 0 ∗ ( − 2 ) 1 + 1 ∗ ( − 2 ) 0 -15_{(10)}=110001_{(-2)}=1*(-2)^5+1*(-2)^4+0*(-2)^3+0*(-2)^2+0*(-2)^1 +1*(-2)^0 15(10)=110001(2)=1(2)5+1(2)4+0(2)3+0(2)2+0(2)1+1(2)0
− 1 5 ( 10 ) = 11000 1 ( − 2 ) = a 5 ∗ ( − 2 ) 5 + a 4 ∗ ( − 2 ) 4 + a 3 ∗ ( − 2 ) 3 + a 2 ∗ ( − 2 ) 2 + a 1 ∗ ( − 2 ) 1 + a 0 ∗ ( − 2 ) 0 -15_{(10)}=110001_{(-2)}=a_5*(-2)^5+a_4*(-2)^4+a_3*(-2)^3+a_2*(-2)^2+a_1*(-2)^1 +a_0*(-2)^0 15(10)=110001(2)=a5(2)5+a4(2)4+a3(2)3+a2(2)2+a1(2)1+a0(2)0
显然, − 15    m o d   − 2 -15\ \ mod\ -2 15  mod 2 即为我们想要的 a 0 a_0 a0
接下来,由于 a 0 a_0 a0 已知,代入后移项得:
− 15 − 1 ∗ ( − 2 ) 0 = a 5 ∗ ( − 2 ) 5 + a 4 ∗ ( − 2 ) 4 + a 3 ∗ ( − 2 ) 3 + a 2 ∗ ( − 2 ) 2 + a 1 ∗ ( − 2 ) 1 -15-1*(-2)^0=a_5*(-2)^5+a_4*(-2)^4+a_3*(-2)^3+a_2*(-2)^2+a_1*(-2)^1 151(2)0=a5(2)5+a4(2)4+a3(2)3+a2(2)2+a1(2)1
− 16 = a 5 ∗ ( − 2 ) 5 + a 4 ∗ ( − 2 ) 4 + a 3 ∗ ( − 2 ) 3 + a 2 ∗ ( − 2 ) 2 + a 1 ∗ ( − 2 ) 1 -16=a_5*(-2)^5+a_4*(-2)^4+a_3*(-2)^3+a_2*(-2)^2+a_1*(-2)^1 16=a5(2)5+a4(2)4+a3(2)3+a2(2)2+a1(2)1
两边同时约去 -2
− 8 = a 5 ∗ ( − 2 ) 4 + a 4 ∗ ( − 2 ) 3 + a 3 ∗ ( − 2 ) 2 + a 2 ∗ ( − 2 ) 1 + a 1 ∗ ( − 2 ) 0 -8=a_5*(-2)^4+a_4*(-2)^3+a_3*(-2)^2+a_2*(-2)^1+a_1*(-2)^0 8=a5(2)4+a4(2)3+a3(2)2+a2(2)1+a1(2)0
这个式子又回到了刚才的形式。我们可以继续操作,直到求出 a 5 a_5 a5

代码

#include<cstdio>
#define LL long long
LL n,R;
int len,yu;
char a[10000];
int main()
{
	scanf("%lld%lld",&n,&R);printf("%lld=",n);
	for (len=0;n!=0;++len)
	{
		yu=(n%R-R)%R;
		if (yu<10) a[len]=yu+'0';else a[len]=yu+'A'-10;
		n-=yu*e;
		n/=R;
	}
	for (--len;len>=0;--len) printf("%c",a[len]);
	printf("(base%d)",R);
	return 0;
}
<think>嗯,用户想了解如何用快速幂算法实现模幂运算a^b mod p,需要示例代码,以及学原理、递归递推方法,还有时间空间复杂度。首先,我得回忆一下快速幂的基本概念。快速幂算法是用来高效计算大指幂取模的问题,比如a的b次方对p取模。直接计算的话,当b很大时,比如1e18,时间会非常长,所以需要优化。 快速幂的核心思想应该是分治法,将指分解成二进制形式,或者不断平方来减少乘法的次。比如,a^b可以分解为a的2的各个幂次方的乘积,这样可以把时间复杂度从O(b)降到O(log b)。对吧? 接下来要分递归迭代两种方法。递归的话,应该是把问题分成子问题,比如a^b = a^(b/2) * a^(b/2),如果b是偶的话,如果是奇,还要再乘一个a。然后每一步都取模,这样递归下去。不过递归可能会有栈溢出的问题,尤其是当b非常大的时候,虽然log b的深度应该还好,但还是要考虑。 然后是迭代方法,也就是递推。这通常通过将指b转换为二进制,然后遍历每一位,如果当前位是1,就把当前的a乘到结果中,同时每一步都平方a并取模。比如,对于b的每一位,从最低位到最高位,每次处理一位,同时a不断平方,这样可以将乘法次降到log b次。这应该是更高效的方式,因为没有递归的开销。 学原理方面,可能需要用到模运算的性质,比如(a * b) mod p = [(a mod p) * (b mod p)] mod p。这样每一步计算都可以取模,防止值过大。 示例代码的话,递归迭代的版本都要写。比如递归函,终止条件是b为0返回1,否则根据b的奇偶性分解。迭代的话,用循环来处理每一位,用位运算或者除以2来分解。 时间复杂度方面,两种方法都是O(log b),因为每次都将指除以2,所以次是对级别的。空间复杂度的话,递归由于有调用栈,深度是O(log b),而迭代是O(1)的空间,因为只用几个变量。 然后,用户可能还关心如何处理大的情况,比如当a或者p很大的时候,会不会溢出。这时候需要确保在代码中每一步都及时取模,防止值过大。另外,要注意当p为1时,结果总是0,但通常题目中p是大于1的,不过可能需要处理特殊情况。 可能还需要解释快速幂的应用场景,比如在密码学中的模幂运算,RSA算法等。或者是在组合学中计算大的组合取模,这时候快速幂用来求逆元。 对了,用户提供的引用中有提到预处理逆元的方法,比如用费马小定理或者扩展欧几里得,这可能是在组合计算中的应用,但当前问题主要是快速幂本身。不过快速幂求逆元可能是一个相关的点,如果p是质的话,可以用快速幂求a^(p-2) mod p来得到逆元,这或许可以作为扩展知识提到。 还要检查示例代码的正确性。比如递归版本中,当b是偶时,计算temp = pow(a, b//2, p),然后返回temp * temp % p,如果是奇的话,再乘a。而迭代版本中,初始化res为1,然后循环中如果当前位是1,就乘上a的当前值,然后a平方,b右移。 最后,总结快速幂的优势,以及在不同情况下的选择,比如递归更直观但可能有栈问题,迭代更高效。</think>### 快速幂算法实现模幂运算 $a^b \mod p$ #### 学原理 快速幂基于分治法思想,利用以下学性质加速运算: 1. 幂分解:$a^b = \begin{cases} (a^{b/2})^2 & \text{若 } b \text{ 为偶} \\ a \cdot (a^{(b-1)/2})^2 & \text{若 } b \text{ 为奇} \end{cases}$ 2. 模运算性质:$(x \cdot y) \mod p = [(x \mod p) \cdot (y \mod p)] \mod p$ #### 实现方法 ##### 1. 递归实现 ```python def pow_mod_recursive(a, b, p): if b == 0: return 1 % p # 处理 p=1 的情况 temp = pow_mod_recursive(a, b // 2, p) res = (temp * temp) % p return res if b % 2 == 0 else (res * a) % p ``` **时间复杂度**:$O(\log b)$,**空间复杂度**:$O(\log b)$(递归栈深度) ##### 2. 迭代实现(更优) ```python def pow_mod_iterative(a, b, p): res = 1 % p # 处理 p=1 b=0 的情况 a = a % p # 确保初始值已取模 while b > 0: if b & 1: # 判断二进制最低位是否为1 res = (res * a) % p a = (a * a) % p # 平方 b >>= 1 # 右移一位 return res ``` **时间复杂度**:$O(\log b)$,**空间复杂度**:$O(1)$ #### 性能对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |---------|------------|------------|---------------------| | 递归 | $O(\log b)$ | $O(\log b)$ | 代码简洁,指较小 | | 迭代 | $O(\log b)$ | $O(1)$ | 大指、低内存环境 | #### 应用场景 1. 密码学:RSA 加密算法的模幂运算[^1] 2. 组合学:计算大组合 $\binom{n}{k} \mod p$(需配合逆元计算)[^3] 3. 动态规划:优化状态转移中的高次幂计算 #### 扩展知识 当 $p$ 为质时,可用快速幂求模逆元:$a^{-1} \equiv a^{p-2} \mod p$(费马小定理)[^3]
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