今天介绍第二种算法,快速幂的使用,这个极大的方便了数值较大的数的之间的运算?/p>
快速幂取模
假如我们要求a^b,而b是一个非常大的数的话,我们就可以用到快速幂的算法。这样复杂度不高,不会超时?/p>
假如?a ^ n 次方
我们可以?n 表示?2^k1 + 2^k2 + 2^k3?,可以证明所有数都可以用前式来表示。(其实就是二进制表示数的原理)
那么 a^n = a^2^k1 a^2^k2 a^2^k3…?/p>
那么就可以利用二进制来加快计算速度了?/p>
假如 a^22 , 22转化为二进制?10110??a^22 = a^16 a^4 a^2;
那么是不是可以在O(logn)的复杂度求解?/p>
下面是代码实现:(特别注意避免大数超出范围,用long long 存中间值)
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
| typedef long long LL; LL fun(LL x,LL n,) { LL res=1; while(n>0) { if(n & 1) res=(res*x)%Max; x=(x*x)%Max; n >>= 1; } return res; }
|
矩阵快速幂
前面是数与数之间的幂运算,对于矩阵与矩阵的幂运算,也可以用到快速幂的解决办法?/p>
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
| /*===================================*/ || 快速幂(quickpow)模? || P 为等比,I 为单位矩?/div> || MAX 要初始化!!!! || /*===================================*/ /*****************************************************/ #include <cstdio> const int MAX = 3; typedef struct{ int m[MAX][MAX]; } Matrix; Matrix P = {5,-7,4, 1,0,0, 0,1,0, }; Matrix I = {1,0,0, 0,1,0, 0,0,1, }; Matrix matrixmul(Matrix a,Matrix b) //矩阵乘法 { int i,j,k; Matrix c; for (i = 0 ; i < MAX; i++) for (j = 0; j < MAX;j++) { c.m[i][j] = 0; for (k = 0; k < MAX; k++) c.m[i][j] += (a.m[i][k] * b.m[k][j])%9997; c.m[i][j] %= 9997; } return c; } Matrix quickpow(long long n) { Matrix m = P, b = I; while (n >= 1) { if (n & 1) b = matrixmul(b,m); n = n >> 1; m = matrixmul(m,m); } return b; } /*************************************/ int main() { Matrix re; int f[3] = {2,6,19}; long long n; while (scanf("%I64d",&n) && n != 0) { if (n == 1) printf("1\n"); else if (n <= 4) printf("%d\n",f[n-2]); else { re = quickpow(n - 4); printf("%d\n",(((re.m[0][0]*f[2]) + (re.m[0][1]*f[1]) + (re.m[0][2]*f[0])) %9997 + 9997) % 9997); } } return 0; }
|