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快速幂.docx 快速幂(Fast Power)是一种用于快速计算幂运算的算法,特别适用于大数幂的计算,其时间复杂度为 O(l
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2024-03-17
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快速幂 快速幂(Fast Power)是一种用于快速计算幂运算的算法,特别适用于大数幂的计算,其时间复杂度为 O(log n)。快速幂算法基于以下原理: 假设要计算 a 的 n 次方(a^n),可以将 n 表示为二进制形式,例如,n = 13 的二进制表示为 1101。根据指数的二进制形式,我们可以通过将 a 的指数依次拆分为二进制位上的幂运算来计算。例如,如果 a = 2,则 a^13 可以拆分为 a^(2^3) * a^(2^2) * a^(2^0)。 具体的快速幂算法如下: ```plaintext function fast_power(base, exponent): result = 1 while exponent > 0: if exponent is odd: result = result * base base = base * base exponent = exponent / 2 return result ``` 快速幂算法的步骤如下: 1. 初始化
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快速幂
快速幂(Fast Power)是一种用于快速计算幂运算的算法,特别适用于大数幂的计算,其时
间复杂度为 O(log n)。快速幂算法基于以下原理:
假设要计算 a 的 n 次方(a^n),可以将 n 表示为二进制形式,例如,n = 13 的二进制表
示为 1101。根据指数的二进制形式,我们可以通过将 a 的指数依次拆分为二进制位上的幂
运算来计算。例如,如果 a = 2,则 a^13 可以拆分为 a^(2^3) * a^(2^2) * a^(2^0)。
具体的快速幂算法如下:
```plaintext
function fast_power(base, exponent):
result = 1
while exponent > 0:
if exponent is odd:
result = result * base
base = base * base
exponent = exponent / 2
return result
```
快速幂算法的步骤如下:
1. 初始化结果为 1。
2. 将指数 exponent 表示为二进制形式,从最高位开始逐位处理。
3. 如果当前位为 1,则将结果乘以 base。
4. 将 base 自乘一次,相当于 base 的幂指数加倍。
5. 将 exponent 右移一位,相当于将其除以 2。
这样,通过上述步骤,我们可以在 O(log n) 的时间复杂度内完成幂运算。
以下是一个示例 Python 代码实现快速幂算法:
```python
def fast_power(base, exponent):
result = 1
while exponent > 0:
if exponent & 1: # Check if exponent is odd
result *= base
base *= base
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