跳转至

快速幂

快速幂，是一种求 a^b \bmod p的方法，得益于将指数按二进制拆开的思想。

事实上，根据模运算的性质， a \times b \bmod p = ((a \bmod p) \times b) \bmod p。那么我们也可以把 a^b \mod p分解成一系列比较小的数的乘积。

如果把 b写作二进制为 a_ta_{t-1} \cdots a_1a_0，那么有：

b = a_t2^2 + a_{t-1}2^{t-1} + a_{t-2}2^{t-2} + \cdots + a_12^1 + a_02^0

，其中 a_i是 0 或者 1。 那么就有

\begin{aligned} a^b \bmod p & = (a^{a_t 2^t + \cdots + a_0 2^0}) \bmod p \\\\ & = (..(a^{a_0 2^0} \bmod p) \times \cdots \times a^{a_52^5}) \bmod p \end{aligned}

根据上式我们发现，原问题被我们转化成了形式相同的子问题的乘积。

最重要的是，我们注意到， a^{2^{i+1}} \bmod c = (a^{2^i})^2 \bmod c，可以在常数时间内从 2^i项推出 2^{i+1}项。于是，原问题总的复杂度就是 O(\log b)

在算法竞赛中，快速幂的思想不仅用于整数乘法，也可用于大整数加法，矩阵幂运算等场合中。

如果你看不懂，那就简单点说吧。

举个栗子， a^{10}等价于下面的式子：

a \times a \times a \times a \times a \times a \times a \times a \times a \times a

通过观察我们不难发现， a^{10}可以转化成 (a \times a)^{5}

\left(a \times a \right) \times\left(a \times a \right) \times \left(a \times a \right) \times \left(a \times a \right) \times \left(a \times a \right)

这时，再进行分解，我们假设 a' =a \times a，原式就成了

a'\times a'\times a'\times a'\times a'

可是我们发现，a 不能正好分完，于是我们单独拎出来一个 a'，就转化成了：

\left (a' \times a'\right) \times\left (a' \times a'\right) \times a'

如此重复下去即可，终止条件：

a^0=1和 a^1=a

实现代码

注意，这种方法能实现的问题比较单调，不可以解决大整数加法，矩阵幂运算。

非递归版

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
int quickPow(int a, int b, int c) {
  // calculates a^b mod c
  int res = 1, bas = a;
  while (b) {
    if (b & 1) res = (LL)res * bas % c;
    // Transform to long long in case of overflow.
    bas = bas * bas % c;
    b >>= 1;
  }
  return res;
}

递归版

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
long long qpow(long long a, long long b, long long p) {
  if (b == 0) return 1 % p;
  if (b == 1) return a % p;
  if (b % 2 == 0) {
    long long t = a * a % p;
    return qpow(t, b / 2, p);
  } else {
    long long t = a * a % p;
    return (qpow(t, b / 2, p) * a) % p;
  }
}
例题

做一做Luogu P1226

build本页面最近更新：，更新历史
edit发现错误？想一起完善？ 在 GitHub 上编辑此页！
people本页面贡献者：
copyright本页面的全部内容在 CC BY-SA 4.0 和 SATA 协议之条款下提供，附加条款亦可能应用

评论