hdu oj 1061 Rightmost Digit (快速幂算法)

这里首先要讲解一下快速幂算法:

快速幂取模算法

在网站上一直没有找到有关于快速幂算法的一个详细的描述和解释,这里,我给出快速幂算法的完整解释,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~

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()。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a^b % c = ?

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ab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:a^b%c=(a%c)^b%c.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1a^b%c = (a%c)^b%c

hdu oj 1061 Rightmost Digit (快速幂算法)_第1张图片

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。

 hdu oj 1061 Rightmost Digit (快速幂算法)_第2张图片

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。

 hdu oj 1061 Rightmost Digit (快速幂算法)_第3张图片

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。

以下内容仅供参考:

扩展:有关于快速幂的算法的推导,还可以从另一个角度来想。

=? 求解这个问题,我们也可以从进制转换来考虑:

10进制的b转化成2进制的表达式:

hdu oj 1061 Rightmost Digit (快速幂算法)_第4张图片

hdu oj 1061 Rightmost Digit (快速幂算法)_第5张图片

注意此处的要么为0,要么为1,如果某一项,那么这一项就是1,这个对应了上面算法过程中b是偶数的情况,为1对应了b是奇数的情况[不要搞反了,读者自己好好分析,可以联系10进制转2进制的方法],我们从依次乘到。对于每一项的计算,计算后一项的结果时用前一项的结果的平方取余。对于要求的结果而言,为时ans不用把它乘起来,[因为这一项值为1],为1项时要乘以此项再取余。这个算法和上面的算法在本质上是一样的,读者可以自行分析,这里我说不多说了,希望本文有助于读者掌握快速幂算法的知识点,当然,要真正的掌握,不多练习是不行的。

(By  夜せ︱深   感谢作者)参考的是网上的一篇讲解的非常好的。


有了前面的基础,然后我们再来做题就比较方便啦:

Rightmost Digit

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 35199    Accepted Submission(s): 13362


Problem Description
Given a positive integer N, you should output the most right digit of N^N.
 

Input
The input contains several test cases. The first line of the input is a single integer T which is the number of test cases. T test cases follow.
Each test case contains a single positive integer N(1<=N<=1,000,000,000).
 

Output
For each test case, you should output the rightmost digit of N^N.
 

Sample Input
    
    
    
    
2 3 4
 

Sample Output
    
    
    
    
7 6
Hint
In the first case, 3 * 3 * 3 = 27, so the rightmost digit is 7. In the second case, 4 * 4 * 4 * 4 = 256, so the rightmost digit is 6.
 

Author
Ignatius.L
 
题目的意思已经非常明确了,就是求n^n的个位数,求它的个位数就相当于进行mod 10运算,这里就直接用快速幂算法,就可以得出结果,题目给定的N可能会比较大,所以用long long比较保险。

下面就是ac的代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
using namespace std;
long long  Calculation(long long a,long long b,int c)//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;
    }
    return ans;
}
int main()
{
    int t;
    long long n,sum;
    scanf("%d",&t);
    while(t--)
    {
       scanf("%lld",&n);
       sum=Calculation(n,n,10);
       printf("%d\n",sum);
    }
    return 0;
}



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