快速幂取模详解(C语言版)

2019-04-13 13:05发布

在百度文库上下载的快速幂详解,作者给出快速幂算法的完整解释(虽然我也还没看懂,但是确实写的很好,正在仔细研究中)用的是C语言,不同语言的读者只好换个位啦,毕竟读C的人较多~(原网址http://wenku.baidu.com/link?url=AQNEjQ6S-31iyRQ0vDVjuVS4xdKfmIADSEe5_5swdE2Vggly8BrTLcSjBxhKHQsL-WP4wzQjz7XpVcdCuNNTzsBW7oi7-pbzNAisd4-0ypy) 所谓的快速幂,实际上是快速幂取模的缩写,简单的说,就是快速的求一个幂式的模(余)。在程序设计过程中,经常要去求一些大数对于某个数的余数,为了得到更快、计算范围更大的算法,产生了快速幂取模算法。[有读者反映在讲快速幂部分时有点含糊,所以在这里对本文进行了修改,作了更详细的补充,争取让更多的读者一目了然] 我们先从简单的例子入手:求= 几。 算法1.首先直接地来设计这个算法: int ans = 1; for(int i = 1;i<=b;i++) { ans = ans * a; } ans = ans % c;

这个算法的时间复杂度体现在for循环中,为Ob.这个算法存在着明显的问题,如果a和b过大,很容易就会溢出。 那么,我们先来看看第一个改进方案:在讲这个方案之前,要先有这样一个公式: .这个公式大家在离散数学或者数论当中应该学过,不过这里为了方便大家的阅读,还是给出证明: 引理1:
上面公式为下面公式的引理,即积的取余等于取余的积的取余。
证明了以上的公式以后,我们可以先让a关于c取余,这样可以大大减少a的大小, 于是不用思考的进行了改进: 算法2: int ans = 1; a = a % c; //加上这一句 for(int i = 1;i<=b;i++) { ans = ans * a; } ans = ans % c;

聪明的读者应该可以想到,既然某个因子取余之后相乘再取余保持余数不变,那么新算得的ans也可以进行取余,所以得到比较良好的改进版本。 算法3: int ans = 1; a = a % c; //加上这一句 for(int i = 1;i<=b;i++) { ans = (ans * a)% c;//这里再取了一次余 } ans = ans % c;

这个算法在时间复杂度上没有改进,仍为O(b),不过已经好很多的,但是在c过大的条件下,还是很有可能超时,所以,我们推出以下的快速幂算法。 快速幂算法依赖于以下明显的公式,我就不证明了。 有了上述两个公式后,我们可以得出以下的结论: 1.如果b是偶数,我们可以记k = a2mod c,那么求(k)b/2 mod c就可以了。 2.如果b是奇数,我们也可以记k =a2 mod c,那么求 ((k)b/2 mod c × a ) mod c =((k)b/2 mod c * a) mod c 就可以了。   那么我们可以得到以下算法: 算法4: int ans = 1; a = a % c; if(b%2==1) ans = (ans *a) mod c; //如果是奇数,要多求一步,可以提前算到ans中 k = (a*a) % c; //我们取a2而不是a for(int i = 1;i<=b/2;i++) { ans = (ans *k) % c; } ans = ans % c;

  我们可以看到,我们把时间复杂度变成了O(b/2).当然,这样子治标不治本。但我们可以看到,当我们令k = (a * a)mod c时,状态已经发生了变化,我们所要求的最终结果即为(k)b/2 mod c而不是原来的ab mod c,所以我们发现这个过程是可以迭代下去的。当然,对于奇数的情形会多出一项a mod c,所以为了完成迭代,当b是奇数时,我们通过 ans = (ans * a) % c;来弥补多出来的这一项,此时剩余的部分就可以进行迭代了。   形如上式的迭代下去后,当b=0时,所有的因子都已经相乘,算法结束。于是便可以在Olog b的时间内完成了。于是,有了最终的算法:快速幂算法。 算法5:快速幂算法   int ans = 1; a = a % c; while(b>0) { if(b % 2 == 1) ans = (ans * a) % c; b = b/2; a = (a * a) % c; }

将上述的代码结构化,也就是写成函数: int PowerMod(int a, int b, int c) { int ans = 1; a = a % c; while(b>0) { if(b % 2 = = 1) ans = (ans * a) % c; b = b/2; a = (a * a) % c; } return ans; }

本算法的时间复杂度为Ologb),能在几乎所有的程序设计(竞赛)过程中通过,是目前最常用的算法之一。
By  夜せ︱深