【算法乱讲】BSGS - 相关文章

【【算法乱讲】BSGS】的更多相关文章

【算法乱讲】BSGS

Description Given a prime P, 2 <= P < 231, an integer B, 2 <= B < P, and an integer N, 1 <= N < P, compute the discrete logarithm of N, base B, modulo P. That is, find an integer L such that BL== N (mod P) Input Read several lines of inp…

学了两天 react，乱讲一下学习思路，顺便弄了一个脚手架

之前一直用 vue 做一些小项目,最近接触了一个项目是用 react 做前端,虽然本身是做后端开发的,但是前端还是要了解一点的. 现在的项目基本上都是前后端分离的,后端就先不提了.前端的框架也是层出不穷,使用最多的就是 angular.vue.react .angular 是前几年用的比较多,最近好像用的人没那么多了.vue 是华人开发的项目,也是这三个框架里上手最简单的.react 是 fecebook 开源的框架,市场占有率也是最高的,国外的公司和国内的一些大公司用的比较多. 我也不是专业前…

javascript洗牌算法乱序算法面试题

1.2种方案代码 <!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <meta http-equiv="X-UA-Compati…

多项式&生成函数（乱讲）

多项式多项式乘法 FFT,NTT,MTT不是前置知识吗?随便学一下就好了(虽然我到现在还是不会MTT,exlucas也不会用) FTT总结 NTT总结泰勒展开如果一个多项式\(f(x)\)在\(x0\)时存在n阶导(就是可以求导\(n\)次),那么可以换成下面这样的一个式子: \(\begin{aligned}f(x)&=f(x0)+\frac{f^1(x0)}{1!}(x-x0)+\frac{f^2(x0)}{2!}(x-x0)^2+...+\frac{f^n(x0)}{n!}(x-x0…

KMP算法细讲（豁然开朗）

一.KMP算法是如何针对传统算法修改的用模式串P去匹配字符串S,在i=6,j=4时发生失配: --------------------------------------------------------------------- i=6 S: a b a b c a d c a c b a b P: a b c a c j=4 ----------------------------------------…

【模板】【数论】二次剩余Cipolla算法，离散对数BSGS 算法

Cipolla LL ksm(LL k,LL n) { LL s=1; for(;n;n>>=1,k=k*k%mo) if(n&1) s=s*k%mo; return s; } namespace number { LL D; struct Z { LL x,y; Z(LL _x=0,LL _y=0){x=_x,y=_y;} }; Z operator +(const Z &x,const Z &y) {return Z((x.x+y.x)%mo,(x.y+y.y)%m…

「算法笔记」BSGS 与 exBSGS

一.离散对数给定 \(a,b,m\),存在一个 \(x\),使得 \(\displaystyle a^x\equiv b\pmod m\) 则称 \(x\) 为 \(b\) 在模 \(m\) 意义下以 \(a\) 为底的离散对数. 二.BSGS 离散对数:求解关于 \(x\) 的方程 \(a^x\equiv b\pmod m\). 基本思想:(假设 \(\gcd(a,m)=1\),那么 \(a\) 在模 \(m\) 意义下存在逆元) 考虑类似分块的一个想法.首先设定一个常量 \(t\). 设…

BSGS算法学习笔记

从这里开始离散对数和BSGS算法扩展BSGS算法离散对数和BSGS算法设$x$是最小的非负整数使得$a^{x}\equiv b\ \ \ \pmod{m}$,则$x$是$b$以$a$为底的离散对数,记为$x = ind_{a}b$. 假如给定$a, b, m$,考虑如何求$x$,或者输出无解,先考虑$(a, m) = 1$的情况. 定理1(欧拉定理) 若$(a, m) = 1$,则$a^{\varphi(m)}\equiv 1 \pmod{m}$. 证明这里就不给出,因为在百度上随便搜一…

大数据时代：基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结（Microsoft 聚类分析算法）

原文:(原创)大数据时代:基于微软案例数据库数据挖掘知识点总结(Microsoft 聚类分析算法) 本篇文章主要是继续上一篇Microsoft决策树分析算法后,采用另外一种分析算法对目标顾客群体的挖掘,同样的利用微软案例数据进行简要总结. 应用场景介绍通过上一篇中我们采用Microsoft决策树分析算法对已经发生购买行为的订单中的客户属性进行了分析,可以得到几点重要的信息,这里做个总结: 1.对于影响购买自行车行为最重要的因素为:家中是否有小汽车,其次是年龄,再次是地域 2.通过折叠树对于比较…

ELFhash - 优秀的字符串哈希算法

ELFhash - 优秀的字符串哈希算法 2016年10月29日 22:12:37 阅读数:6440更多个人分类: 算法杂论算法精讲数据结构所属专栏: 算法与数据结构版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/ltyqljhwcm/article/details/52966874 1.字符串哈希: 我们先从字符串哈希说起在很多的情况下,我们有可能会获得大量的字符串,每个字符串有可能重复也有可能不重复 C不像Python有字典类型的…