算法心传·快速幂

一、位运算法则

1.位运算概述

在现代计算机中,所有数据都以二进制形式存储,即 0 和 1 两种状态。计算机对二进制数据进行的运算(如加、减、乘、除)被称为位运算,即对二进制数的每一位进行操作的运算。

对于代码:

int a = 35;
int b = 47;
int c = a + b;

计算机会将这两个整数转换为二进制形式,然后进行加法运算:

35: 0010 0011
47: 0010 1111
—————-
82: 0101 0010

因此,与直接使用 +、-、*、/ 运算符相比,合理运用位运算可以显著提高代码在机器上的执行效率。

2.位运算概览

符号描述运算规则
&两个位都为1时,结果才为1
|两个位都为0时,结果才为0
^异或两个位相同为0,相异为1
~取反0变1,1变0
<<左移各二进位全部左移若干位,高位丢弃,低位补0
>>右移各二进位全部右移若干位,高位补0或符号位补齐

2.1 按位与运算符(&)

定义:对参与运算的两个数据的二进制位进行”与”运算。

运算规则

0 & 0 = 0
0 & 1 = 0
1 & 0 = 0
1 & 1 = 1

总结:只有两位同时为1时,结果才为1,否则结果为0。

例如:3 & 5 即 0000 0011 & 0000 0101 = 0000 0001,因此 3 & 5 的值为1。

注意:负数按补码形式参与按位与运算。

用途

  1. 清零:如果想将一个单元清零,只要与一个各位都为零的数值相与,结果为零。
  2. 取一个数的指定位:例如,取数 X = 1010 1110 的低4位,只需另找一个数 Y = 0000 1111,然后 X & Y = 0000 1110 即可得到 X 的指定位。
  3. 判断奇偶:通过判断最未位是0还是1来决定奇偶,可以用 if ((a & 1) == 0) 代替 if (a % 2 == 0) 来判断 a 是否为偶数。

2.2 按位或运算符(|)

定义:对参与运算的两个对象的二进制位进行”或”运算。

运算规则

0 | 0 = 0
0 | 1 = 1
1 | 0 = 1
1 | 1 = 1

总结:只要有一个为1,其值为1。

例如:3 | 5 即 0000 0011 | 0000 0101 = 0000 0111,因此 3 | 5 的值为7。

注意:负数按补码形式参与按位或运算。

用途

  1. 设置某些位为1:例如,将数 X = 1010 1110 的低4位设置为1,只需另找一个数 Y = 0000 1111,然后 X | Y = 1010 1111 即可得到。

2.3 异或运算符(^)

定义:对参与运算的两个数据的二进制位进行”异或”运算。

运算规则

0 ^ 0 = 0
0 ^ 1 = 1
1 ^ 0 = 1
1 ^ 1 = 0

总结:相应位相同为0,相异为1。

性质

  1. 交换律
  2. 结合律: (a ^ b) ^ c == a ^ (b ^ c)
  3. 对于任何数 x,都有 x ^ x = 0,x ^ 0 = x
  4. 自反性:a ^ b ^ b = a ^ 0 = a

用途

  1. 翻转指定位:例如,将数 X = 1010 1110 的低4位翻转,只需另找一个数 Y = 0000 1111,然后 X ^ Y = 1010 0001 即可得到。
  2. 与0相异或值不变:例如 1010 1110 ^ 0000 0000 = 1010 1110
  3. 交换两个数
void Swap(int &a, int &b) {
    if (a != b) {
        a ^= b;
        b ^= a;
        a ^= b;
    }
}

2.4 取反运算符(~)

定义:对参与运算的一个数据的二进制位进行”取反”运算。

运算规则

~1 = 1111 1110
~0 = 1111 1111

~1 = -2
~0 = -1

总结:将 0 变 1,1 变 0。

用途

  1. 使一个数的最低位为零:例如,使 a 的最低位为0,可以表示为:a & ~1。~1 的值为 1111 1111 1111 1110,再按”与”运算,最低位一定为0。

2.5 左右移运算符(<< 和 >>)

定义:将一个运算对象的各二进制位全部左移若干位,高位丢弃,低位补0。

例如,设 a = 1010 1110,a = a << 2 将 a 的二进制位左移2位、右补0,即得 a = 1011 1000。

若左移时舍弃的高位不包含1,则每左移一位,相当于该数乘以2。

将一个数的各二进制位全部右移若干位,高位补0或补符号位,右边丢弃。

例如,a = a >> 2 将 a 的二进制位右移2位,左补0 或补符号位,具体取决于数的正负。

操作数每右移一位,相当于该数除以2。

用途:

  1. 快速乘除:左移相当于乘以2的幂,右移相当于除以2的幂
int a = 10;
int b = a << 2; // 相当于 a * 4 = 40
int c = a >> 1; // 相当于 a / 2 = 5

2.6 复合赋值运算符

位运算符与赋值运算符结合,组成新的复合赋值运算符,它们是:

  • &= 例:a &= b 相当于 a = a & b
  • |= 例:a |= b 相当于 a = a | b
  • >>= 例:a >>= b 相当于 a = a >> b
  • <<= 例:a <<= b 相当于 a = a << b
  • ^= 例:a ^= b 相当于 a = a ^ b

运算规则与前述的复合赋值运算符的运算规则相似。

不同长度的数据进行位运算

如果两个不同长度的数据进行位运算,系统会将二者按右端对齐,然后进行位运算。

以”与运算”为例说明如下:

在 C++ 中,当整型类型小于 int 时,运算前会先进行整型提升。对于位运算,当两个不同类型的整数进行运算时,较小类型会提升到较大类型:

  • 如果有符号源类型为正数或零:高位补 0(零扩展)
  • 如果有符号源类型为负数:高位补符号位(符号扩展)
  • 如果源类型为无符号类型:高位补 0(零扩展)

例如:

int32_t a = 123;
uint16_t b = 1;
int32_t result = a & static_cast<int32_t>(b);  // b 被提升,高位补0

下面给出按位异或的几个能开阔思维的题目:
https://ac.nowcoder.com/acm/contest/85639/D
https://codeforces.com/contest/2225/problem/D

学会了前置知识,我们就能迅速理解正篇——快速幂算法。

二、快速幂

快速幂(fast exponentiation),也称 二进制取幂(binary exponentiation)或 平方取幂法(exponentiation by squaring),是一个在 O(log⁡𝑛)的时间内计算 ana^n的小技巧,而暴力的计算需要 O(𝑛)的时间.

快速幂算法的核心思想就是每一步都把指数分成两半,而相应的底数做平方运算。这样不仅能把非常大的指数给不断变小,所需要执行的循环次数也变小,而最后表示的结果却一直不会变。

例如计算3103^{10}我们可以表示为

310=3^{10} = (32)5=32(32)4=9812(3^2)^5 = 3^2 * (3^2)^4 = 9 * 81^2

不难发现

  1. 如果指数是是偶数,那么指数除以2,底数平方,前后的值相等。(res310=res(32)5res*3^{10}=res*(3^2)^5
  2. 如果指数是奇数,将ans*=底数,再指数除以2,底数平方,前后值相同。(res95=res9812res*9^5=res*9*81^2

由于每一次操作都回使指数/2,假如指数大小是b,则暴力要循环b次,而通过快速幂,我们成功优化为O(logb),即以2为底,b的对数。这个优化显然是巨幅的,那么代码上怎么实现呢?

ll qpow(ll a, ll b, ll mod)
{
    ll res = 1;         // 初始化结果为1(任何数的0次幂为1)
    a %= mod;             // 避免后续乘法溢出同时防止输入的a过大
    // 当指数b不为0时继续计算
    while (b)
    {
        if (b % 2 == 1)
        {
            res *= a;   // 将当前幂乘入结果
            res %= mod;   // 每次乘法后取模,保证结果在模c范围内
        }
        a *= a;         // 计算下一位的幂:a^(2^k)
        a %= mod;         // 平方后取模,防止溢出
        b /= 2;
    }

    return res;         // 返回最终结果
}
// 使用前需要确保已定义 ll 为 long long 的别名

看到这我们不妨回想一下前文提到的位运算,判断指数是偶数还是奇数,还有一种更高效的方法就是使用位运算中的与(&)运算,因为1的补码只有最后一位为1,其余全为0。如果b是奇数的话,那它的最后一位为1,b&1的结果就是1,如果b是偶数,那最后一位为0,b&1的结果是0。

同时b/=2这里,我们可以用b >>= 1代替(整数算术右移一位相当于除以2并向下取整)。

故而我们得到快速幂最终版本:

ll qpow(ll a, ll b, ll mod)
{
    ll res = 1;
    a %= mod;
    while (b)
    {
        if (b & 1)
            res = res * a % mod; // 当前位为1时累乘
        a = a * a % mod;         // 底数平方
        b >>= 1;                 // 指数右移
    }
    return res;
}

相关习题待我优选后列出,下一篇见~

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Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
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