BSGS(Baby Steps,Giant Steps)算法详解 简介: 此算法用于求解 Ax≡B(mod C): 由费马小定理可知: x可以在O(C)的时间内求解:  在x=c之后又会循环: 而BSGS(拔山盖世)算法可以在O(C0.5)的时间内求解出: 内容: 主要运用分块的思想: 将 x=i*m-j,其中m=ceil(sqrt(C)): A(i*m-j)≡B(mod C): Ai*m / Aj ≡ B(mod C): Ai*m ≡ B * Aj(mod C): 枚举每个j(0<=j<=m…

BSGS算法(Baby Steps Giant Steps算法,大步小步算法,北上广深算法,拔山盖世算法) 适用问题 对于式子: $$x^y=z(mod_p)$$ 已知x,z,p,p为质数: 求解一个最小非负整数y: 存在一个y,属于[0,p-2](费马小定理) 于是有了一个笨拙的方法,枚举y 枚举y,期望效率:O(P) 寻求一种优化: 对式子变型: 设:$$y=i\sqrt{p}-j$$ 则$$x^{i\sqrt{p}-j}=z(mod_p)$$ ——这个变型的用意在于把y拆开 枚举y,变成枚…

Boyer-Moore高质量实现代码详解与算法详解 鉴于我见到对算法本身分析非常透彻的文章以及实现的非常精巧的文章,所以就转载了,本文的贡献在于将两者结合起来,方便大家了解代码实现! 算法详解转自:http://www.searchtb.com/2011/07/%E5%AD%97%E7%AC%A6%E4%B8%B2%E5%8C%B9%E9%85%8D%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B%EF%BC%88%E4%B8%80%EF%BC%89.html C语言代码实现转自: htt…

Baby Steps-Varsity Giant Step-Astronauts(May'n・椎名慶治) 阅读时可以听听这两首歌,加深对这个算法的理解.(Baby steps少女时代翻唱过,这个原唱反而不是很有名……Giant Step就比较碉,是一个假面骑士片的插曲,由超碉的May'n和一个人建立的临时组合唱的,怕不怕) 这个主要是用来解决这个题: A^x=B(mod C)(C是质数),都是整数,已知A.B.C求x. 我在网上看了好多介绍,觉得他们写得都不够碉,我看不懂…于是我也来写一发. 先…

BSGS这个主要是用来解决这个题: A^x=B(mod C)(C是质数),都是整数,已知A.B.C求x. 在具体的题目中,C一般是所有可能事件的总数. 解: 设m = ceil(sqrt(C))(ceil为上取整), x = i * m + j, 那么A^x = (A^m)^i * A^j, (0 <= i < m, 0 <= j < m). 然后可以枚举i,O(sqrt(C))级别的枚举. 对于一个枚举出来的i,令D = (A^m)^i现在问题转化为求D * A^j ≡ B (m…

总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 题目 佐助被大蛇丸诱骗走了,鸣人在多少时间内能追上他呢? 已知一张地图(以二维矩阵的形式表示)以及佐助和鸣人的位置.地图上的每个位置都可以走到,只不过有些位置上有大蛇丸的手下,需要先打败大蛇丸的手下才能到这些位置.鸣人有一定数量的查克拉,每一个单位的查克拉可以打败一个大蛇丸的手下.假设鸣人可以往上下左右四个方向移动,每移动一个距离需要花费1个单位时间,打败大蛇丸的手下不需要时间.如果鸣人查克拉消耗完了,则只可以走到没有大蛇丸手下的位置,不可…

codeforces734C——Anton and Making Potions详解 Anton and Making Potions 题目描述(google翻译) 安东正在玩一个非常有趣的电脑游戏,但现在他被困在其中一个级别.为了进入下一个级别,他必须准备n个药水. 安东有一个特殊的水壶,可以在x秒内准备一个魔药.此外,他知道两种类型的法术可以加快准备魔药的过程. 这种类型的法术加速了一种魔药的准备时间.有这种类型的m个法术,其中第i个成本为bi manooints并且将每个药水的准备时间改为…

创建元素节点createElement createElement()方法可创建元素节点.此方法可返回一个 Element 对象. 语法: document.createElement(tagName) 参数: tagName:字符串值,这个字符串用来指明创建元素的类型. <script> </script> 插入 创建文本节点createTextNode createTextNode() 方法创建新的文本节点,返回新创建的 Text 节点. 语法: document.create…

节点属性 在文档对象模型 (DOM) 中,每个节点都是一个对象.DOM 节点有三个重要的属性 : 1. nodeName : 节点的名称 2. nodeValue :节点的值 3. nodeType :节点的类型 一.nodeName 属性: 节点的名称,是只读的. 1. 元素节点的 nodeName 与标签名相同2. 属性节点的 nodeName 是属性的名称3. 文本节点的 nodeName 永远是 #text4. 文档节点的 nodeName 永远是 #document 二.nodeVal…

getElementsByName()方法 返回带有指定名称的节点对象的集合. 语法: document.getElementsByName(name) 与getElementById() 方法不同的是,通过元素的 name 属性查询元素,而不是通过 id 属性. 注意: 1. 因为文档中的 name 属性可能不唯一,所有 getElementsByName() 方法返回的是元素的数组,而不是一个元素. 2. 和数组类似也有length属性,可以和访问数组一样的方法来访问,从0开始. <body…

DOM事件机制包括五部分: DOM事件级别 DOM事件流 DOM事件模型 事件代理 Event对象常见的方法和属性 但是有时候发现给body标签里设置onclick属性,不起作用,代码如下: 不管单击页面什么地方都不会出现弹窗. 接着向body部分输入一些文字,代码如下: 这时只有单击文字所占的这一行才能出现弹窗,其他地方不可以 这时就想到给body设置背景看看情况. 发现设置背景后整个页面都是红色填满 既然body部分都已填满为什么只有文字部分响应鼠标单击事件,而其他地方失灵呢 这时想到给ht…

本文只介绍原论文中的 Isolation Forest 孤立点检测算法的原理,实际的代码实现详解请参照我的另一篇博客:Isolation Forest算法实现详解. 或者读者可以到我的GitHub上去下载完整的项目源码以及测试代码(源代码程序是基于maven构建): https://github.com/JeemyJohn/AnomalyDetection. 前言 随着机器学习近年来的流行,尤其是深度学习的火热.机器学习算法在很多领域的应用越来越普遍.最近,我在一家广告公司做广告点击反作弊算法研…

http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 目录(?)[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd  zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 尺度空间理论 2 尺度空间的表示 3 高斯金字塔的构建 尺度空间在实现时使用高斯金…

高次同余方程 一般来说,高次同余方程分\(a^x \equiv b(mod\ p)\)和\(x^a \equiv b(mod\ p)\)两种,其中后者的难度较大,本片博客仅将介绍第一类方程的解决方法. 给定\(a,b,p\),其中\(gcd(a,p)=1\),求方程\(a^x \equiv b(mod\ p)\)的最小非负整数解. 普通分析和朴素算法 先介绍一下欧拉定理: 如果正整数\(a\),\(p\)互质,则\(a^{\phi(p)}\equiv1(mod\ p)\). 注意到题中所给的条件…

1. 引入 Baby Step Giant Step算法(简称BSGS),用于求解形如\(a^x\equiv b\pmod p\)(\(a,b,p\in \mathbb{N}\))的同余方程,即著名的离散对数问题. 本文分为 \((a,p)=1\) 和 \((a,p)\neq 1\) 两种情况讨论. 2. 方程 \(a^x\equiv b \pmod p\) 的解性 因为若 \(a^{x}\equiv a^{x+n}\pmod p\),则 \(a^{x+i}\equiv a^{x+n+i}\).…

不理解Baby Step Giant Step算法,请戳: http://www.cnblogs.com/chenxiwenruo/p/3554885.html #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <string.h> #define SIZE 99991 /* POJ 3243 AC 求解同余方程: A^x=B(mod C) */ using namespace…

先给出我所参考的两个链接: http://hi.baidu.com/aekdycoin/item/236937318413c680c2cf29d4 (AC神,数论帝  扩展Baby Step Giant Step解决离散对数问题) http://blog.csdn.net/a601025382s/article/details/11747747 Baby Step Giant Step算法:复杂度O( sqrt(C) ) 我是综合上面两个博客,才差不多懂得了该算法. 先给出AC神的方法: 原创帖…

联系:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2815 意甲冠军: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvb29vb29vb29l/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 思路:与上题不同.这道题不要求m是素数.是利用扩展Baby Step Giant S…

Newtonsoft.Json C# Json序列化和反序列化工具的使用.类型方法大全   Newtonsoft.Json Newtonsoft.Json 是.Net平台操作Json的工具,他的介绍就不多说了,笔者最近在弄接口,需要操作Json. 以某个云计算平台的Token为例,边操作边讲解. Json 转为 Model 将 Model 转为 Json 将 LINQ 转为 JSON Linq 操作 命名空间.类型.方法大全 另外附上 百度AI 文字识别 Json 及其模型类 Newtonsof…

题目大意就是求 a^x = b(mod c) 中的x 用一般的baby step giant step 算法会超时 这里参考的是http://hi.baidu.com/aekdycoin/item/236937318413c680c2cf29d4 map平衡树查找值 #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <cmath> #include <map> us…

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二…

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全…

图的连通性问题:无向图的连通分量和生成树,所有顶点均由边连接在一起,但不存在回路的图. 设图 G=(V, E) 是个连通图,当从图任一顶点出发遍历图G 时,将边集 E(G) 分成两个集合 T(G) 和 B(G).其中 T(G)是遍历图时所经过的边的集合,B(G) 是遍历图时未经过的边的集合.显然,G1(V, T) 是图 G 的极小连通子图,即子图G1 是连通图 G 的生成树. 深度优先生成森林   右边的是深度优先生成森林: 连通图的生成树不一定是唯一的,不同的遍历图的方法得到不同的生成树;从不…

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年…

HS 光流法详解 前言 本文较为详细地介绍了一种经典的光流法 - HS 光流法. 光流法简介 当人的眼睛与被观察物体发生相对运动时,物体的影像在视网膜平面上形成一系列连续变化的图像,这一系列变化的图像信息不断 "流过" 视网膜,好像是一种光的  "流",所以被称为光流. 光流是基于像素点定义的,所有光流的集合称为光流场.通过对光流场进行分析,可以得到物体相对观察者的运动场.在这过程中分析的算法称为光流法. HS 光流法的推导 HS光流计算基于物体移动的光学特性的两个…

各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的FTRL(Follow-the-regularized-Leader)算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控制和稀疏化)的凸优化问题上性能非常出色,据闻国内各大互联网公司都第一时间应…

转载请注明本文链接:http://www.cnblogs.com/EE-NovRain/p/3810737.html 现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归( Logistic Regression),而传统的批量(batch)算法无法有效地处理超大规模的数据集和数据流,google先后三年时间(2010年-2013年)从理论研究到实际工程化实现的 FTRL(Follow-the-regularized-Leader) 算法,在处理诸如逻辑回归之类的带非光滑正则化项(例如1范数,做模型复杂度控…

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ 感谢! Posted: Oct 21, 2013 Tags: itemCFknnMahoutrecommendationSlope OneTree ClusterUserCF Comments: 35 Comments Mahout推荐算法API详解 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, M…

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些…

EM算法详解 1 极大似然估计 假设有如图1的X所示的抽取的n个学生某门课程的成绩,又知学生的成绩符合高斯分布f(x|μ,σ2),求学生的成绩最符合哪种高斯分布,即μ和σ2最优值是什么? 图1 学生成绩的分布 欲求在抽样X时,最优的μ和σ2参数估计,虽然模型的原型已知,但不同的参数对应着不同的学生成绩分布,其中一种最简单有效的参数估计方法就是估计的参数在目前抽样的数据上表现最好,即使得f(X|μ,σ2)的联合概率最大,这就是极大似然估计,常用L(μ,σ2|X)表示,满足公式(1)所示的关系.在实…