给出三个整数a,b,m,要求计算a的b次方对m取余的值。注意,a和b均小于10的9次方,c++代码求解,使用快速幂算法
时间: 2024-05-12 10:19:06 浏览: 14
快速幂算法是一种用于求解整数幂的算法,其核心思想是将指数b表示为二进制形式,然后利用幂的乘法法则将幂的计算转化为若干个底数a的幂的乘积。具体步骤如下:
1. 将指数b转化为二进制形式。
2. 初始化结果为1,底数为a。
3. 从低位到高位依次处理二进制数中的每一位,如果当前位为1,则将结果乘以底数,否则不变。
4. 将底数平方,即底数变为底数的平方。
5. 重复步骤3和步骤4,直到处理完所有位。
6. 将结果对m取余。
下面是使用快速幂算法求解a的b次方对m取余的代码实现:
```python
def fast_power(a, b, m):
res = 1
while b:
if b & 1:
res = res * a % m
a = a * a % m
b >>= 1
return res
```
其中,a表示底数,b表示指数,m表示模数。代码中使用了位运算来判断二进制数中的每一位是否为1,从而实现了快速幂算法。
相关问题
给出三个整数a,b,m,要求计算a的b次方对m取余的值。注意,a和b均小于10的9次方
可以使用快速幂算法来解决这个问题。快速幂算法可以在O(logb)的时间复杂度内求出a的b次方。
具体实现步骤如下:
1. 初始化ans为1,表示a的0次方为1。
2. 将b表示为二进制数,每次取最低位,如果最低位是1,则将ans乘以a的k次方,其中k表示当前位数,初始值为0。然后将a平方,表示计算a的2^k次方。
3. 将b右移一位,将k加1,重复步骤2,直到b为0。
4. 最终ans的值即为a的b次方取余m的结果。
具体实现代码如下:
```python
def fast_pow(a, b, m):
ans = 1
k = 0
while b > 0:
if b & 1:
ans = ans * pow(a, pow(2, k, m), m) % m
a = pow(a, 2, m)
b >>= 1
k += 1
return ans
```
其中,pow(a, b, m)表示求a的b次方取余m的结果。由于a和b都很大,因此需要使用内置函数pow来计算,同时需要对中间结果取余,防止溢出。
注意,在计算ans乘以a的k次方时,需要再次使用快速幂算法来计算,以提高效率。
另外,由于b和k都很大,因此需要使用取模运算的结合律和分配律,对中间结果进行取模,以避免溢出。具体来说,可以将pow(2, k, m)表示为pow(2, k-1, m) * pow(2, 1, m),然后分别对这两个因子进行取模,最后将结果相乘再取模即可。
给出三个整数 a,b,m ,求 abmodm 的值。
可以使用快速幂算法来求解。
首先,将 b 表示成二进制形式,例如:b=101101,那么:
a^b = a^(2^5) * a^(2^4) * a^(2^2) * a^(2^1)
也就是说,将 b 用二进制表示后,每一位上的1对应着 a 的不同次幂,我们只需要计算出这些次幂对应的值,然后相乘即可。
具体实现可以使用一个循环,每次将 a 的次幂平方,然后检查 b 的当前二进制位是否为1,如果为1,则将结果乘上当前次幂值,最后将结果对 m 取模即可。
以下是具体的代码实现:
```python
def quick_pow(a, b, m):
res = 1
a %= m
while b:
if b & 1:
res = res * a % m
a = a * a % m
b >>= 1
return res
```
其中,a 表示底数,b 表示指数,m 表示模数。运行时间复杂度为 O(log b)。