快速幂

要求 $a^n$, 其中 $a\in\mathbb R$, $n\in\mathbb Z$. 先不妨假设 $n\ge 0$, 基本想法是

\[a^n = \begin{cases} a^{n/2}a^{n/2}, & \text{if $n$ is even,}\\ a^{(n-1)/2}a^{(n-1)/2}a, & \text{if $n$ is odd.} \end{cases}\]

很容易写出时间复杂度 $O(\log n)$ 的递归算法, 而要写迭代算法需要再想一想.

迭代

用二进制表示指数 $n = \sum_{j=0}^m b_j 2^j$, 其中 $b_j\in\{0, 1\}$, 则 $a^n = \prod_{j=0}^m a^{b_j 2^j}$.

以 10 为例, 把它转化成二进制数.

\[\begin{align*} 10 = b_3 2^3 + b_2 2^2 + b_1 2^1 + b_0 2^0, \end{align*}\]

由于 10 是偶数, 所以 $b_0 = 0$.

\[\begin{align*} 10 = 2(b_3 2^2 + b_2 2^1 + b_1 2^0), \end{align*}\]

由于 10/2 是奇数, 所以 $b_1 = 1$.

\[\begin{align*} 5 = 2(b_3 2^1 + b_2 2^0) + 1, \end{align*}\]

由于 (5-1)/2 是偶数, 所以 $b_2 = 0$.

\[\begin{align*} 2 = 2(b_3 2^0), \end{align*}\]

由于 2/2 是奇数, 所以 $b_3=1$.

由此

class Solution:
    def myPow(self, a: float, n: int) -> float:
        if n>= 0:
            res = 1
            while n:
                if n % 2:
                    res *= a
                n //= 2
                a *= a
            return res
        else:
            return 1/self.myPow(a, -n)

另外, Python 对小整数乘法有优化 (见 这里). 就 3.7 版本来说, 下面前两句时间一样, 后两句时间一样, 所以没有必要强行把代码写成位运算.

for _ in range(int(1e8)):
    7777777 >> 1
    
for _ in range(int(1e8)):
    7777777 // 2

for _ in range(int(1e8)):
    7777777 & 1
    
for _ in range(int(1e8)):
    7777777 % 1

取模

\[\begin{align*} a &\equiv r_1 \pmod{p},\\ b &\equiv r_2 \pmod{p}, \end{align*}\]

考虑 $a = k_1 p + r_1$, $b = k_2 p + r_2$, 其中 $k_1, k_2 \in \mathbb N$ 立即可以看出.

\[\begin{align*} ab &\equiv r_1r_2 \pmod{p}. \end{align*}\]

由此易知 $a^n$ 对 $p$ 取模的算法.