博客
关于我
AcWing90 64位整数乘法
阅读量:794 次
发布时间:2019-03-25

本文共 1000 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

快速幂的优化方法及代码分析

快速幂是一种常见的优化算法,尤其在处理大数幂次时非常有效。它通过二分法将底数进行拆分,从而减少计算量。以下是该算法的核心原理及实现方法:

快速幂的思路是基于二进制分解,通过将指数分解为二进制位来逐步完成幂次运算。在实际实现中,可以选择用加法或者乘法来完成快速幂的计算。以下是两种方法的简要说明:

快速幂的加法实现

将底数分解为二进制形式,每一位代表一个乘 法项。例如,底数为3,指数为7时,7的二进制为111。因此,3^7可以表示为:

3^7 = 3 * 3^2 * 3^4
这与加法实现的方式类似于:
ans = ans + 3,3每次被右移一位并乘以2。即:
ans = ans + a,a每次乘2后向右移一位。

快速幂的乘法实现

在乘法实现中,通常采用平方优化,通过不断将底数平方并结合即时乘法进行计算。例如,3^7可以表示为:

3^7 = 3 * 3^2 * 3^4
这可以通过递归的方法快速计算,每次将指数减半并平方底数。

代码分析

以下是基于加法的快速幂实现代码:

#include 
using namespace std;typedef unsigned long long ull;ull binaryMul(ull a, ull b, ull p) { ull ans = 0; while (b > 0) { if (b & 1) { ans = (ans + a) % p; } a = 2 * a % p; b >>= 1; } return ans;}int main() { ull a, b, p; cin >> a >> b >> p; cout << binaryMul(a, b, p) << endl;}

代码解析

  • variable命名binaryMul函数用于实现快速幂运算,接口参数分别为底数a、指数b、模数p
  • 循环逻辑:循环执行直至指数b为0。
    • 检查最低位:如果b的最低位为1,则加入当前结果。
    • 底数更新:底数右移并乘以2(模运算)。
    • 指数右移:逐步将b右移一位,减少指数规模。
  • 退出条件:当指数b为0时,返回结果ans
  • 这种方法通过指数二分和模运算优化,能够高效处理大数幂次问题。

    转载地址:http://qskyk.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NVelocity标签设置缓存的解决方案
    查看>>
    Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit
    查看>>
    NVIDIA GPU 的状态信息输出,由 `nvidia-smi` 命令生成
    查看>>
    nvidia 各种卡
    查看>>
    Nvidia 系列显卡大解析 B100、A40、A100、A800、H100、H800、V100 该如何选择,各自的配置详细与架构详细介绍,分别运用于哪些项目场景
    查看>>
    NVIDIA-cuda-cudnn下载地址
    查看>>
    nvidia-htop 使用教程
    查看>>
    nvidia-smi 参数详解
    查看>>
    Nvidia驱动失效,采用官方的方法重装更快
    查看>>
    nvmw安装node-v4.0.0之后版本的临时解决办法
    查看>>
    nvm切换node版本
    查看>>
    nvm安装 出现 Error retrieving “http://xxxx/SHASUMS256.txt“: HTTP Status 404 解决方法
    查看>>
    nvm安装以后,node -v npm 等命令提示不是内部或外部命令 node多版本控制管理 node多版本随意切换
    查看>>
    NXLog采集windows日志配置conf文件
    查看>>
    ny540 奇怪的排序 简单题
    查看>>
    NYOJ -216 A problem is easy
    查看>>
    NYOJ 1066 CO-PRIME(数论)
    查看>>
    NYOJ 737:石子合并(一)(区间dp)
    查看>>
    nyoj 91 阶乘之和(贪心)
    查看>>
    nyoj------203三国志
    查看>>