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]ab mod c = (a mod c)b mod c
ab mod c = (a2)b/2 mod c , b为偶数
ab mod c = ((a2)b/2·a) mod c , b为奇数
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:[cpp] view plain copy- 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O(b).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:
[cpp] view plain copy- int ans = 1;
- a = a % c;
- 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:
[cpp] view plain copy- int ans = 1;
- a = a % c;
- for(int i = 1;i<=b;i++)
- {
- ans = (ans * a)% c;
-
- }
- 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:
[cpp] view plain copy- int ans = 1;
- a = a % c;
- if(b%2==1)
- ans = (ans *a) mod c;
- k = (a*a) % c;
- 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
O(log 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
[cpp] view plain copy- 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:
[cpp] view plain copy- 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O(logb),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