快速幂的基本概念

今天,我又回忆起了“麦森数”这道题,想起了快速幂。

代码:

long long fast_pow(long long a,long long b,long long p){//a、b表示a的b次方,并且模p
	long long ans=1;  //ans为答案
	while(b){
	   if(b&1) ans=ans*a%p;//若b当前最右位为1
	   a=a*a%p;
	   b>>=1;//b向右移一位
	}
	return ans;
}
(a^1)^2=a^2,(a^2)^2=a^4……,也就是说对于a^(2^k),我们都可以经过k次相乘得

到,我们应尽量将a^b分解成这样累乘的形式,即将b分解成2^k相加的形式。要将b分解

成2^k相加的形式,我们可以将b转换成二进制来完成,比如13=1+4+8=00001101,

二进制下的1的位置就是分解后各项2^k的k。


快速幂算法是一种用于高效计算大指数幂的算法,其核心原理是**分治法**,通过将幂的计算过程拆分为更小的部分,从而减少计算的次数。在常规的幂运算中,计算 $ a^n $ 需要进行 $ n $ 次乘法操作,而快速幂算法可以将时间复杂度降低到 $ O(\log n) $。[^1] 快速幂的基本思想是利用幂的二进制表示来简化计算。例如,当计算 $ a^n $ 时,可以将 $ n $ 拆解为二进制形式,并根据二进制位的值逐步计算。具体来说: - 如果 $ n $ 是偶数,则 $ a^n = (a^2)^{n/2} $。 - 如果 $ n $ 是奇数,则 $ a^n = a \cdot (a^2)^{(n-1)/2} $。 这种拆分方法可以递归地进行,直到指数变为 0,此时结果为 1(任何数的 0 次幂均为 1)。 ### 快速幂的实现方式 快速幂可以通过递归或迭代的方式实现,以下是两种常见实现的代码示例: #### 1. 递归实现 ```python def fast_power_recursive(a, n): if n == 0: return 1 elif n % 2 == 0: return fast_power_recursive(a * a, n // 2) else: return a * fast_power_recursive(a * a, (n - 1) // 2) ``` #### 2. 迭代实现 ```python def fast_power_iterative(a, n): result = 1 while n > 0: if n % 2 == 1: result *= a a *= a n //= 2 return result ``` ### 算法优势 快速幂的优势在于其时间复杂度显著低于常规的幂运算方法。例如,当计算 $ a^{1000000} $ 时,常规方法需要 1000000 次乘法操作,而快速幂只需要约 $ \log_2(1000000) \approx 20 $ 次操作。[^1] ### 应用场景 快速幂广泛应用于以下领域: - **密码学**:在 RSA 算法中,快速幂用于计算大数的模幂运算。 - **算法竞赛**:快速幂是解决涉及大指数幂问题的常用工具。 - **科学计算**:在需要高效计算幂的场景中,快速幂能显著提升性能。 ### 示例 以计算 $ 2^5 $ 为例: - 初始值:$ a = 2 $, $ n = 5 $ - 第一步:$ n $ 是奇数,$ result = 2 \cdot (2^2)^2 = 2 \cdot 4^2 $。 - 第二步:$ n = 2 $,$ result = 2 \cdot (4^2) = 2 \cdot 16 = 32 $。 最终结果为 $ 2^5 = 32 $。 ---
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