快速幂算法【算法 08】

news2024/11/12 11:47:37

快速幂算法详解

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在计算机编程中，快速幂算法是一种高效计算大整数幂次的算法。相较于直接的暴力计算，快速幂能够在对数级别的时间复杂度下完成运算，因此它在许多算法和问题中（如数论、组合数学、密码学等）都有广泛的应用。

1. 什么是快速幂？

快速幂算法的核心思想是将指数分解为二进制形式，利用“幂的二次方”特性，将时间复杂度从O(n)（常规幂运算需要乘法 n 次）降低到O(log n)。

举个例子

假设我们要计算 (a^{13})：

直接计算的话需要 (a) 乘以自己 13 次。
但是通过快速幂，我们可以先将 13 表示为二进制数：(13 = 1101_2)。

于是，可以利用以下公式快速计算：

$a^{13} = a^{1101_2} = a^8 \times a^4 \times a$
每次将幂指数减半，同时将基数平方，从而减少计算量。

2. 算法的核心思想

快速幂的核心是通过分治法的思想，将一个大问题分解为若干个小问题。假设我们要计算 (a^b)，可以分为两种情况：

b 为偶数时：
$a^b = (a^{b/2})^2$

例如：
$a^4 = (a^2)^2)$
b 为奇数时：
$a^b = a \times a^{b-1}$
例如：
$(a^5 = a \times a^4)$

利用这种递归分解的方式，可以在对数级别的时间内完成大幂次计算。

3. 代码实现

递归实现

def fast_pow(a, b):
    if b == 0:
        return 1
    temp = fast_pow(a, b // 2)
    if b % 2 == 0:
        return temp * temp
    else:
        return temp * temp * a

非递归实现

非递归实现的版本使用循环，可以避免递归深度过深的问题。

def fast_pow_iterative(a, b):
    result = 1
    base = a
    while b > 0:
        if b % 2 == 1:
            result *= base
        base *= base
        b //= 2
    return result

4. 时间复杂度分析

在上面的算法中，指数 (b) 每次都被减少一半，因此总的递归或循环次数为 (O(\log b))。相较于普通幂运算的时间复杂度 (O(b))，快速幂大大提高了计算效率，尤其在处理大整数时，优势更加明显。

5. 快速幂的应用

快速幂算法在多个领域都有应用，包括但不限于：

模幂运算：快速幂常用于计算大数取模。例如，在RSA算法中，需要计算巨大的幂次模运算。
矩阵快速幂：快速幂同样适用于矩阵的幂次计算，特别是在求解递归数列（如斐波那契数列）时能大大加速计算。
数论问题：如欧拉定理、费马小定理等都可以通过快速幂来实现高效运算。

示例：模幂运算

def mod_exp(a, b, m):
    result = 1
    base = a % m
    while b > 0:
        if b % 2 == 1:
            result = (result * base) % m
        base = (base * base) % m
        b //= 2
    return result