我正在尝试为一些正整数a,b,c,p计算a^b^c mod p。一种可能(也是显而易见的)方法是使用将在O(log(b^c))=clog(b)
中运行的快速模幂。虽然我不介意这里的效率,但这种方法的明显缺点是你需要一个明确的二进制表示b^c
它本身已经是指数级的。
所以对我来说的问题是,如果我不能将b^c
表示为二进制表示,有没有办法从a,b, and c
的二进制表示中计算出a^b^c
mod p?
(a^b^c) mod p = (((a^b) mod p)^c) mod p
所以你可以做
modpow(modpow(a,b,p),c,p);
其中所有操作数结果和子结果都是普通整数。modpow
您可以通过在模p
中平方来使用功率,如下所示:
- 模块化算法和NTT(有限域DFT)优化
请注意,这些是利用特定选定p
的属性进行优化的,因此您需要更改行,例如
if (DWORD(d)>=DWORD(p)) d-=p;
到
d%=p;
[示例]
(2^3^5) % 6 =
(8 ^5) % 6 =
32768 % 6 = 2
(((2^3)%6)^5) % 6 =
(( 8 %6)^5) % 6 =
( 2 ^5) % 6 =
32 % 6 = 2
https://discuss.codechef.com/t/compute-a-b-c-mod-p/1989在解决 https://cses.fi/problemset/task/1712 后检查此页面。上面的答案 modpow(modpow(a,b,p),c,p); 看起来很合乎逻辑,但它不起作用(您可以通过上面提到的CSES问题进行验证)。使用此公式/方法 modpow(a,modpow(b,c,p-1),p); .他们使用费马定理推导出这个modpow(a,modpow(b,c,p-1),p);顺便说一下,cpp 代码如下:
#include <bits/stdc++.h>
#define ar array
#define int long long
using namespace std;
const int mxN=2e5+2,mxM=1003,M=1e9+7;
int pM(int n,int p,int M)
{
int res=1;
while(p)
{
if(p&1)
res=res*n%M;
n=n*n%M;
p>>=1;
}
return res;
}
signed main()
{
int t;
cin>>t;
while(t--)
{
int a,b,c;
cin>>a>>b>>c;
cout<<pM(a,pM(b,c,M-1),M)<<"n";
}
return 0;
}