• 快速幂


    快速幂这个东西比较好理解,但实现起来到不老好办,记了几次老是忘,今天把它系统的总结一下防止忘记。

      首先,快速幂的目的就是做到快速求幂,假设我们要求a^b,按照朴素算法就是把a连乘b次,这样一来时间复杂度是O(b)也即是O(n)级别,快速幂能做到O(logn),快了好多好多。它的原理如下:

      假设我们要求a^b,那么其实b是可以拆成二进制的,该二进制数第i位的权为2^(i-1),例如当b==11时

                                 a11=a(2^0+2^1+2^3)
      11的二进制是1011,11 = 2³×1 + 2²×0 + 2¹×1 + 2º×1,因此,我们将a¹¹转化为算 a2^0*a2^1*a2^3,也就是a1*a2*a8 
    ,看出来快的多了吧原来算11次,现在算三次,但是这三项貌似不好求的样子....不急,下面会有详细解释。                                                                                             
     
     
     
      由于是二进制,很自然地想到用位运算这个强大的工具:&和>>    
     
    &运算通常用于二进制取位操作,例如一个数 & 1 的结果就是取二进制的最末位。还可以判断奇偶x&1==0为偶,x&1==1为奇。
     
    >>运算比较单纯,二进制去掉最后一位,不多说了,先放代码再解释。
     
     
     
      
    复制代码
     1 int poww(int a,int b){
     2     int ans=1,base=a;
     3     while(b!=0){
     4         if(b&1!=0)
     5           ans*=base;
     6         base*=base;
     7         b>>=1;
     8   }
     9     return ans;
    10 }
    复制代码

      代码很短,死记也可行,但最好还是理解一下吧,其实也很好理解,以b==11为例,b=>1011,二进制从右向左算,但乘出来的顺序是 a^(2^0)*a^(2^1)*a^(2^3),是从左向右的。我们不断的让base*=base目的即是累乘,以便随时对ans做出贡献。

      其中要理解base*=base这一步:因为 base*base==base2,下一步再乘,就是base2*base2==base4,然后同理  base4*base4=base8,由此可以做到base-->base2-->base4-->base8-->base16-->base32.......指数正是 2^i ,再看上面的例子,a¹¹= a1*a2*a8,这三项就可以完美解决了,快速幂就是这样。

      顺便啰嗦一句,由于指数函数是爆炸增长的函数,所以很有可能会爆掉int的范围,根据题意选择 long long还是mod某个数自己看着办。

      矩阵快速幂也是这个道理,下面放一个求斐波那契数列的矩阵快速幂模板

    复制代码
     1 #include<iostream>
     2 #include<cstdio>
     3 #include<cstring>
     4 #include<cmath>
     5 #include<algorithm>
     6 using namespace std;
     7 const int mod = 10000;
     8 const int maxn = 35;
     9 int N;
    10 struct Matrix {
    11     int mat[maxn][maxn];
    12     int x, y;
    13     Matrix() {
    14         memset(mat, 0, sizeof(mat));
    15         for (int i = 1; i <= maxn - 5; i++) mat[i][i] = 1;
    16     }
    17 };
    18 inline void mat_mul(Matrix a, Matrix b, Matrix &c) {
    19     memset(c.mat, 0, sizeof(c.mat));
    20     c.x = a.x; c.y = b.y;
    21     for (int i = 1; i <= c.x; i++) {
    22         for (int j = 1; j <= c.y; j++) {
    23             for (int k = 1; k <= a.y; k++) {
    24                 c.mat[i][j] += (a.mat[i][k] * b.mat[k][j]) % mod;
    25                 c.mat[i][j] %= mod;
    26             }
    27         }
    28     }
    29     return;
    30 }
    31 inline void mat_pow(Matrix &a, int z) {
    32     Matrix ans, base = a;
    33     ans.x = a.x; ans.y = a.y;
    34     while (z) {
    35         if (z & 1 == 1) mat_mul(ans, base, ans);
    36         mat_mul(base, base, base);
    37         z >>= 1;
    38     }
    39     a = ans;
    40 }
    41 int main() {
    42     while (cin >> N) {
    43         switch (N){
    44             case -1: return 0;
    45             case 0: cout << "0" << endl; continue; 
    46             case 1: cout << "1" << endl; continue;
    47             case 2: cout << "1" << endl; continue;
    48         }
    49         Matrix A, B;
    50         A.x = 2; A.y = 2;
    51         A.mat[1][1] = 1; A.mat[1][2] = 1;
    52         A.mat[2][1] = 1; A.mat[2][2] = 0;
    53         B.x = 2; B.y = 1;
    54         B.mat[1][1] = 1; B.mat[2][1] = 1;
    55 
    56         mat_pow(A, N - 1);
    57         mat_mul(A, B, B);
    58         cout << B.mat[1][1] << endl;
    59 
    60     }
    61     return 0;
    62 }
    复制代码
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/unknownname/p/8024056.html
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