def quickpow(self, x, y, mo): res = 1 while y: if y & 1: res = res * x % mo y = y // 2 x = x * x % mo return res
时间: 2024-02-10 21:14:18 浏览: 17
这段 Python 代码实现了一种快速幂算法,并用于 RSA 加密中。它接受三个参数 `x`、`y` 和 `mo`,分别为底数、指数和模数。在函数内部,首先将结果 `res` 初始化为 1。然后通过循环不断对底数进行平方,同时将指数除以 2,直到指数为 0,此时 `res` 即为底数 `x` 的指数为 `y` 的幂对模 `mo` 取余的结果。具体来说,循环体中首先判断当前指数 `y` 的二进制表示的最低位是否为 1,如果是,则将 `res` 乘以当前底数 `x` 的结果对模 `mo` 取余;然后将指数 `y` 右移一位,相当于将其除以 2;最后将底数 `x` 更新为其平方对模 `mo` 取余的结果。循环结束后,返回最终结果 `res`。快速幂算法的时间复杂度为 O(log y),相比朴素的幂运算算法 O(y),可以大大提高算法的效率。
相关问题
def forward(self, x): y = self.conv1(x) y = self.conv2(y) if self.shortcut: return paddle.add(x, y) else: return y
这是一个 PyTorch 模型的前向传递函数,输入参数 x 是一个张量(tensor),在这个函数中,x 首先经过 conv1 卷积层的计算,然后再经过 conv2 卷积层的计算。接下来,如果模型定义中指定了 shortcut(即是否使用残差连接),则将输入张量 x 和卷积层计算结果 y 相加,最终返回相加后的结果;否则,直接返回卷积层计算结果 y。这个函数的目的是对输入张量进行一次前向传递计算,得到模型的输出。
请改用def _calcEntropy(self,y):
好的,下面是修改后的代码:
```python
class DecisionTree:
def __init__(self):
self.tree = {}
def _calcEntropy(self, y):
numEntries = len(y)
labelCounts = {}
for i in range(numEntries):
currentLabel = y[i]
if currentLabel not in labelCounts.keys():
labelCounts[currentLabel] = 0
labelCounts[currentLabel] += 1
entropy = 0.0
for key in labelCounts:
prob = float(labelCounts[key]) / numEntries
entropy -= prob * math.log(prob, 2)
return entropy
def fit(self, X, y):
pass
def predict(self, X):
pass
def score(self, X, y):
pass
```
以上代码中,将熵计算函数更改为了类的一个私有方法,方法名为`_calcEntropy`,参数为标签列表`y`。