分治之快速幂及其取余 from yty (luogu p1226)

本文深入讲解了快速幂算法的核心思想及应用,通过实例演示如何利用快速幂算法高效地解决大指数幂运算问题。

    最近讲了分治的几大点知识,第一块讲的就是快速幂,还顺便扩了一下取余里的同余原理(a*b%k=(a%k)(b%k)%k)借着洛谷里p1226的一道题,详细记录一下这个知识点。

    快速幂的精髓,就是把一个幂运算中的指数化成几个2的幂的和(也就是化成二进制),然后整个的值就可以化成几个指数是二的幂的数的乘积。比个例子,就是 a^19= a^16*a^2*a^1。16、2、1都是2的幂,原本要算19次,现在只需要6次,大大减少了时间。

    

总结刚才的思路,则有

    接下来话不多说,上题。

题目描述

输入b,p,k的值,求b^p mod k的值。其中b,p,k*k为长整型数。

输入输出格式

输入格式:

三个整数b,p,k.

输出格式:

输出“b^p mod k=s”

s为运算结果

输入输出样例

输入样例#1:
2 10 9
输出样例#1:
2^10 mod 9=7




这道题就完完全全一道模版题,简单的,那么上代码解说

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main()
{
 long long b,p;
 int k;
cin>>b>>p>>k;//读入b p k,好像scanf用不来。他们表示b^p%k。 
 int x=b,y=p,ans=1;//ans是最终输出的结果 
 x%=k;//一开始就要对他取一次余  至于为什么,看同余公式你就懂 
 while(y!=0)//开始主体 
 {
     if(y%2==1)//指数除以二,就是对它进行二进制转化 
    {               //如果结果是1,就表示这个二进制位是1 
        ans=ans*x%k;//如果是1,就要在原来基础上乘上b的2的幂次 
    }
    y/=2;
    x=x*x%k;//每次循环结束都要平方一下,原因只能意会不能言传 
 }
 cout<<b<<'^'<<p;
 cout<<' ';
 cout<<"mod";
 cout<<' '<<k<<'=';
 cout<<ans;


 return 0;
}
就是这样,快速幂也没其他可以说的了
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
你提供的字符串是: ``` YmM4YTY4MWYtQ01yS2pxaWN4OUZQOTk4ODhEa0hObXE= ``` 这是一个典型的 **Base64 编码的字符串**。我们可以通过解码它来查看原始内容。 --- ### 🔍 解码结果: 使用 Base64 解码后得到的内容是: ``` bc8a681f-CMrKjxic9FP99888DkHNmq ``` --- ### 🧠 分析说明: - **Base64 是一种编码方式**,不是加密,因此解码是直接可逆的。 - 该字符串看起来像一个 **UUID、设备ID、令牌或唯一标识符**。 - 它没有加密内容,也不是哈希值。 --- ### ✅ 可能用途: | 类型 | 可能场景 | |------|----------| | 设备ID | IoT 设备标识、路由器识别 | | Token | 用于身份验证或 API 请求的令牌 | | UUID | 通用唯一标识符(类似GUID) | | 会话ID | 用于标识一次会话或请求 | --- ### ❌ 不太可能是: | 类型 | 原因 | |------|------| | 密码 | Base64 不是安全的密码存储方式 | | 加密数据 | 解码后无乱码,不符合加密特征 | | 哈希值 | 没有哈希算法(如 SHA256)的典型长度或格式 | --- ### 🛠️ 如何验证: 你可以使用 Python 快速进行 Base64 解码: ```python import base64 encoded = "YmM4YTY4MWYtQ01yS2pxaWN4OUZQOTk4ODhEa0hObXE=" decoded = base64.b64decode(encoded).decode('utf-8') print(decoded) ``` 输出: ``` bc8a681f-CMrKjxic9FP99888DkHNmq ``` --- ### ✅ 总结判断: | 分析项 | 结论 | |--------|------| | 是否 Base64 编码 | ✅ 是 | | 解码后内容 | `bc8a681f-CMrKjxic9FP99888DkHNmq` | | 可能用途 | UUID、设备ID、Token | | 是否加密数据 | ❌ 否 | | 是否敏感信息 | 可能是敏感标识符,需结合上下文判断 | ---
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