黄龙军python快速幂

根据提供的引用内容，我没有找到与黄龙军python快速幂相关的信息。不过，我可以为您介绍一下Python中的快速幂算法。

快速幂算法是一种用于快速计算幂运算的算法。在计算a的n次方时，传统的方法是将a连乘n次，时间复杂度为O(n)。而快速幂算法可以将时间复杂度降为O(logn)。

以下是Python中实现快速幂算法的代码：

def power(base, exponent):
    if exponent == 0:
        return 1
    elif exponent % 2 == 0:
        return power(base * base, exponent // 2)
    else:
        return base * power(base, exponent - 1)

上述代码中，power函数接受两个参数，分别为底数base和指数exponent。如果指数为0，则返回1；如果指数为偶数，则将底数平方后指数除以2，递归调用power函数；如果指数为奇数，则将底数乘以power(base, exponent-1)的结果。

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假设有向图g有n个顶点，则每个顶点的入度与出度可以用两个n维向量来表示。

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D = [d1, d2, ..., dn]，O = [o1, o2, ..., on]

其中，di表示第i个顶点的入度，oi表示第i个顶点的出度。

通过遍历每个顶点，可以计算出它们的入度和出度。

具体计算方法如下：

1. 初始化D和O为长度为n的全0向量。
2. 遍历有向图g的每个边，若边的起点是i，终点是j，则将D的第j个元素增加1（即dj = dj + 1），将O的第i个元素增加1（即oi = oi + 1）。
3. 遍历完成后，得到了每个顶点的入度和出度。

举个例子，假设有向图g有4个顶点，边的表示如下：

1 -> 2
1 -> 3
2 -> 3
3 -> 4

则有：

D = [0, 2, 2, 1]
O = [0, 1, 2, 1]

其中，顶点1的入度为0，出度为2；顶点2的入度为2，出度为1；顶点3的入度为2，出度为2；顶点4的入度为1，出度为1。

通过计算每个顶点的入度和出度，可以帮助我们更好地理解有向图的结构，并在分析图的特性和性质时提供参考依据。

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