前言

快速幂是什么?

有多快?

用的多么?

下面来详细看看快速幂算法吧!

快速幂介绍

先看个问题再说:

初探

首先问你一个问题,如果让你求 (2^10)00你可能会这样写:

intva=1; for(inti=0;i<10;i ) { va*=2; } System.out.println(va000);

熟悉的1024没问题,总共计算了10次。但是如果让你算 (2^50)000呢?

你可能会窃喜,小样,这就想难住我?我知道int只有32位,50位超出范围会带来数值越界的异常,我这次可以用long,long有64位呢!

longva=1; for(inti=0;i<50;i ) { va*=2; } System.out.println(va); System.out.println(va000);

计算50次出了结果正当你暗暗私喜的时候又来了一个要命的问题:让你算 (2^1e10)000 且不许你用Java大数类,你为此苦恼不知所措。这时bigsai小哥哥让你百度下取模运算,然后你恍然大悟,在纸上写了几个公式:

(a b)%p=(a%p b%p)%p(1) (a-b)%p=(a%p-b%p)%p(2) (a*b)%p=(a%p*b%p)%p(3) a^b%p=((a%p)^b)%p(4)

你还算聪明一眼发现其中的规律:

(a*b)%p=(a%p*b%p)%p(3) (2*2*2···*2)10=[2*(2*2···*2)]5=(25)*(2*2···*2%le5)5

凭借这个递推你明白:每次相乘都取模。机智的你pia pia写下以下代码,却发现另一个问题:怎么跑不出来?

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(1)

咱们打工人需要对计算机运行速度和数值有一个大致的概念。循环体中不同操作占用时间不同,所以当你的程序循环次数到达1e6或1e7的时候就需要非常非常小心了。如果循环体逻辑或者运算较多可能非常非常慢。

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(2)

快速幂探索

机智的你不甘失败,开始研究其数的规律,将这个公式写在手上、膀子上、小纸条上。吃饭睡觉都在看:

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(3)

然后你突然发现其中的奥秘,n次幂可以拆分成一个平方计算后就剩余n/2的次幂了:

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(4)

现在你已经明白了快速幂是怎么回事,但你可能有点上头,还是给我讲了很多内容:

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(5)

快速幂实现

至于快速幂已经懂了,我们该怎么实现这个算法呢?

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(6)

说的不错,确实有递归和非递归的实现方式,但是递归使用的更多一些。在实现的时候,注意一下奇偶性、停止条件就可以了,奇数问题可以转换为偶数问题:

2*2*2*2*2=2*(2*2*2*2)奇数问题可以转化为偶数问题。

这里,递归的解法如下

longc=10000007; publiclongdivide(longa,longb){ if(b==0) return1; elseif(b%2==0)//偶数情况 returndivide((a%c)*(a%c),b/2)%c; else//奇数情况 returna%c*divide((a%c)*(a%c),(b-1)/2)%c; }

非递归实现也不难,控制好循环条件即可:

//求a^b00000007 longc=1000000007; publiclongdivide(longa,longb){ a%=c; longres=1; for(;b!=0;b/=2){ if(b%2==1) res=(res*a)%c; a=(a*a)%c; } returnres; }

对于非递归你可能有点模糊为啥偶数情况不给res赋值。这里有两点:

如果还是不懂,可以用这个图来解释一下:

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(7)

矩阵快速幂

你以为这就结束了?虽然快速幂主要内容就是以上内容,但是总有很多牛人能够发现很有趣的规律—矩阵快速幂。如果你没听过的话建议仔细看看了解一下。

大家都知道斐波那契数列: 的规则:

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(8)

前几个斐波那契的数列为:0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, …

斐波那契从递推式就可以看出是指数级别的增长,所以稍微多几个数字就是爆炸式增长,所以很多时候也会要求最后几位的结果。有了前面模运算公式溢出就不成问题,但n如果非常非常大怎么快速计算就成了一个新的问题。

我们看下面一组公式:

f(n 1)=f(n) f(n-1) f(n)=f(n)

如果那f(n)和f(n-1)放到一个矩阵中(一行两列):[f(n 1),f(n)] 能否找到和[f(n),f(n-1)]之间的什么规律呢?

答案是存在规律的,看上面的公式知道

[f(n 1),f(n)] =[f(n) f(n-1),f(n)] [11] =[f(n),f(n-1)]* [10] [11][11] =[f(n-1),f(n-2)]** [10][11] =·······

所以现在你可以知道它的规律了吧,这样一直迭代到f(2),f(1)刚好都为1,所以这个斐波那契的计算为:

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(9)

而这个矩阵有很多次幂,就可以使用快速幂啦,原理一致,你只需要写一个矩阵乘法就可以啦,下面提供一个矩阵快速幂求斐波那契第n项的后三位数的模板,可以拿这个去试一试poj3070的题目啦。

publicintFibonacci(intn) { n--;//矩阵为两项 inta[][]={{1,1},{1,0}};//进行快速幂的矩阵 intb[][]={{1,0},{0,1}};//存储漏单奇数、结果的矩阵,初始为单位矩阵 inttime=0; while(n>0) { if(n%2==1) { b=matrixMultiplication(a,b); } a=matrixMultiplication(a,a); n/=2; } returnb[0][0]; } publicint[][]matrixMultiplication(inta[][],intb[][]){// intx=a.length;//a[0].length=b.length为满足条件 inty=b[0].length;//确定每一排有几个 intc[][]=newint[x][y]; for(inti=0;i<x;i ) for(intj=0;j<y;j ) { //需要确定每一个元素 //c[i][j]; for(intt=0;t<b.length;t ) { c[i][j] =(a[i][t]000)*(b[t][j]000); c[i][j]%=10000; } } returnc; }

结语

这篇到这里就肝完啦,其实快速幂的内容还不止这么多,尤其是矩阵快速幂,会有着各种巧妙的变形,不过跟数学有一些关系,这年头,不会点算法、不会点数学真的是举步维艰。所以大家要对本篇内容好好吸收,让我那么久的努力发挥出作用。

如果有疑问不懂得欢迎私聊我讨论。也希望大家点个在看,您的支持是我努力的不断动力。

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如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(10)

如何提高算法收敛速度(快速幂算法详解)(11)

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