算法笔记(1):快速幂
快速幂(Exponentiation by squaring,平方求幂)是一种简单而有效的小算法,它可以以O(lgn)的时间复杂度计算乘方。快速幂不仅本身非常常见,而且后续很多算法也都会用到快速幂。
让我们先来思考一个问题:7的10次方,怎样算比较快?
方法1:最朴素的想法,7x7=49,49x7=343,... 一步一步算,共进行了9次乘法。
这样算无疑太慢了,尤其对计算机的CPU而言,每次运算只乘上一个个位数,无疑太屈才了。这时我们想到,也许可以拆分问题。
方法2:先算7的5次方,即7x7x7x7x7,再算它的平方,共进行了5次乘法。
但这并不是最优解,因为对于“7的5次方”,我们仍然可以拆分问题。
方法3:先算7x7得49,则7的5次方为49x49x7,再算它的平方,共进行了4次乘法。
模仿这样的过程,我们得到一个在O(lgn)时间内计算出幂的算法,也就是快速幂。
递归快速幂
刚刚我们用到的,无非是一个二分的思路。我们很自然地可以得到一个递归方程:
$$ a^n = \begin{cases} a^{n-1}·a,\quad if\ n\ is\ odd \\ a^{\frac{n}{2}}·a^{\frac{n}{2}},\quad if\ n\ is\ even\ but\ not\ 0 \\ 1,\quad if\ n\ =\ 0 \\ \end{cases} $$
计算a的n次方,如果n是偶数(不为0),那么就先计算a的n/2次方,然后平方;如果n是奇数,那么就先计算a的n-1次方,再乘上a;递归出口是a的0次方为1。
递归快速幂的思路非常自然,代码也很简单(直接把递归方程翻译成代码即可):
//递归快速幂
int qpow(int a, int n) {
if (n == 0)
return 1;
else if ((n & 1) == 1)
return qpow(a, n - 1) * a;
else {
int temp = qpow(a, n / 2);
return temp * temp;
}
}
注意,这个temp变量是必要的,因为如果不把a^(n/2)记录下来,直接写成qpow(a, n /2)*qpow(a, n /2),那会计算两次a^(n/2),整个算法就退化为了 O(n)。
在实际问题中,题目常常会要求对一个大素数取模,这是因为计算结果可能会非常巨大,但是在这里考察高精度又没有必要。这时我们的快速幂也应当进行取模,此时应当注意,原则是步步取模。
//递归快速幂(对大素数取模)
int qpow(int a, int n, int mod) {
if (n == 0)
return 1;
else if ((n & 1) == 1)
return qpow(a, n - 1, mod) * a % mod;
else {
int temp = qpow(a, n / 2, mod) % mod;
return temp * temp % mod;
}
}
大家知道,递归虽然简洁,但会产生额外的空间开销。我们可以把递归改写为循环,来避免对栈空间的大量占用,也就是非递归快速幂。
非递归快速幂
我们先看代码,再来仔细推敲这个过程:
//非递归快速幂
int qpow(int a, int n) {
int ans = 1;
while (n > 0) {
//如果n的当前末位为1
if ((n & 1) == 1) {
//ans乘上当前的a
ans *= a;
}
//a自乘
a *= a;
//n往右移一位
n >>= 1;
}
return ans;
}
最初ans为1,然后我们一位一位算:
1010的最后一位是0,所以 a^1 这一位不要。然后1010变为101,a变为 a^2。
101的最后一位是1,所以 a^2 这一位是需要的,乘入ans。101变为10,a再自乘。
10的最后一位是0,跳过,右移,自乘。
然后1的最后一位是1,ans再乘上 a^8。循环结束,返回结果。
这里的位运算符,>>是右移,表示把二进制数往右移一位,相当于/2;&是按位与,&1可以理解为取出二进制数的最后一位,相当于%2==1。这么一等价,是不是看出了递归和非递归的快速幂的关系了?虽然非递归快速幂因为牵扯到二进制理解起来稍微复杂一点,但基本思路其实和递归快速幂没有太大的出入。
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