由于答案过大,请对a取模。取模后的答案不是原问题的答案 取模有何意义呢 详解
在许多情况下,处理大数时会将 a 取模,即用 a m o d m a \mod m amodm的结果代替 a a a,然后继续计算。这种做法的核心问题是:取模后的值与原问题之间的关系是否保持一致。取模后的意义在于,它在不改变问题核心特性的前提下,解决了大数计算的不可行性或低效性问题。
以下是这种取模操作的详解:
1. 为什么取模可以不改变问题本质
取模的意义在于利用模运算的性质,将一个复杂的问题转化为等价的、更易处理的问题。取模后值的变化不会影响原问题的本质解决方案,具体体现在以下几点:
(1) 模运算的周期性
在模 m m m的条件下,整数运算会呈现周期性:
a ≡ b ( m o d m ) ⟺ a = b + k ⋅ m ( k ∈ Z ) a \equiv b \pmod{m} \quad \iff \quad a = b + k \cdot m \quad (k \in \mathbb{Z}) a≡b(modm)⟺a=b+k⋅m(k∈Z)
这意味着任何两个整数 a a a和 b b b只要满足同余关系,它们在模 m m m意义下是等价的,可以相互替代而不影响计算结果。
示例
假设 m = 7 m = 7 m=7:
- 15 ≡ 1 m o d 7 15 \equiv 1 \mod 7 15≡1mod7
- 22 ≡ 1 m o d 7 22 \equiv 1 \mod 7 22≡1mod7
对于 a = 15 a = 15 a=15或 a = 22 a = 22 a=22,在模 7 的计算中,它们等效于 a = 1 a = 1 a=1。因此,无需使用原始值,可以直接使用 1 1 1进行后续计算。
(2) 保留运算特性
取模运算保留了加法、减法和乘法的核心特性,因此取模后的值可以代替原值参与计算,而不会改变结果。
-
加法:
( a + b ) m o d m = [ ( a m o d m ) + ( b m o d m ) ] m o d m (a + b) \mod m = [(a \mod m) + (b \mod m)] \mod m (a+b)modm=[(amodm)+(bmodm)]modm -
减法:
( a − b ) m o d m = [ ( a m o d m ) − ( b m o d m ) + m ] m o d m (a - b) \mod m = [(a \mod m) - (b \mod m) + m] \mod m (a−b)modm=[(amodm)−(bmodm)+m]modm -
乘法:
( a × b ) m o d m = [ ( a m o d m ) × ( b m o d m ) ] m o d m (a \times b) \mod m = [(a \mod m) \times (b \mod m)] \mod m (a×b)modm=[(amodm)×(bmodm)]modm -
幂运算:
( a b ) m o d m = [ ( a m o d m ) b ] m o d m (a^b) \mod m = [(a \mod m)^b] \mod m (ab)modm=[(amodm)b]modm
意义
通过这些性质,取模操作可以将大数问题转化为小数问题,同时保证运算的一致性。例如,计算 123456789 × 987654321 m o d 7 123456789 \times 987654321 \mod 7 123456789×987654321mod7,可以先对每个因子取模,然后再进行乘法:
123456789 m o d 7 = 4 , 987654321 m o d 7 = 6 123456789 \mod 7 = 4, \quad 987654321 \mod 7 = 6 123456789mod7=4,987654321mod7=6
( 123456789 × 987654321 ) m o d 7 = ( 4 × 6 ) m o d 7 = 24 m o d 7 = 3 (123456789 \times 987654321) \mod 7 = (4 \times 6) \mod 7 = 24 \mod 7 = 3 (123456789×987654321)mod7=(4×6)mod7=24mod7=3
结果保持正确,但避免了直接计算大数乘法。
(3) 幂运算的缩减
对于指数运算 a b m o d m a^b \mod m abmodm,如果直接计算 a b a^b ab会导致数值爆炸。但取模操作可以逐步进行,避免指数增长,同时保证结果的正确性。
示例
计算 2 1000 m o d 13 2^{1000} \mod 13 21000mod13:
- 2 m o d 13 = 2 2 \mod 13 = 2 2mod13=2。
- 通过快速幂算法:
- 2 2 m o d 13 = 4 2^2 \mod 13 = 4 22mod13=4
- 2 4 m o d 13 = ( 4 × 4 ) m o d 13 = 16 m o d 13 = 3 2^4 \mod 13 = (4 \times 4) \mod 13 = 16 \mod 13 = 3 24mod13=(4×4)mod13=16mod13=3
- 最终 2 1000 m o d 13 = 9 2^{1000} \mod 13 = 9 21000mod13=9。
即使 2 1000 2^{1000} 21000是一个极大的数,取模后运算保持一致性。
2. 取模后的值不是原值,为什么仍有意义
取模后的值虽然不等于原值,但在模 m m m意义下,它们是等价的。这种等价性使得取模后的值可以在以下场景中有效应用:
(1) 符号映射
模运算在某种意义上是对整数的“压缩”。原本无限大的整数被映射到 [ 0 , m − 1 ] [0, m-1] [0,m−1]的有限范围内,而这些值仍能表示原数的核心特性。
示例
计算 ( a × b ) m o d m (a \times b) \mod m (a×b)modm:
- 即使 a = 123456789 a = 123456789 a=123456789和 b = 987654321 b = 987654321 b=987654321,通过取模可以映射到较小的范围。
- 原问题的大数计算被转化为小数范围内的等价问题。
(2) 保持同余关系
在许多问题中,解决的是关于“余数”的问题,而不是原始数值。例如:
- 判断两个数是否被同一个模数整除。
- 在密码学中,确保计算结果在某个模数范围内。
意义
尽管取模改变了原数的绝对值,但它保留了余数信息,使问题在模运算上下文中保持一致。
3. 具体应用场景分析
(1) 密码学
在 RSA 等加密算法中,模运算确保即使原始数值很大,仍能在有限范围内进行有效的加密和解密。例如:
- 加密: c = m e m o d n c = m^e \mod n c=memodn。
- 解密: m = c d m o d n m = c^d \mod n m=cdmodn。
虽然取模后的数 c c c和 m m m都是原始值的缩减,但它们在加密解密中保持一致性和安全性。
(2) 大数计算
当涉及超出计算机表示范围的整数时,取模是唯一可行的解决方案。通过逐步取模,可以在有限资源内完成大数运算。
示例
计算 1000 ! m o d 1009 1000! \mod 1009 1000!mod1009:
- 1000 ! 1000! 1000!是一个极大的数,无法直接存储。
- 通过逐步取模,每次乘法后都对结果取模 1009 1009 1009,使得中间结果始终在 [ 0 , 1008 ] [0, 1008] [0,1008]范围内。
(3) 动态规划与数论问题
在动态规划和数论问题中,取模常用来优化算法和防止溢出。例如:
- 动态规划取模:
- 解决递归问题时,结果可能随着输入增长而膨胀,通过取模限制范围。
- 同余问题:
- 通过模运算简化复杂整数方程。
4. 总结
取模后的意义
- 保持运算一致性:
- 模运算保留了加法、减法、乘法和幂运算的分配律,使得取模后的计算与原问题等价。
- 避免溢出:
- 将大数限制在 [ 0 , m − 1 ] [0, m-1] [0,m−1]范围内,避免数值爆炸。
- 简化计算:
- 大数问题被转化为有限范围内的小数问题,提高计算效率。
- 应用广泛:
- 密码学、大整数运算、动态规划、数论等领域都依赖于取模操作。
核心思想
取模后的值虽然不同于原始值,但由于模运算的周期性和性质,它们在模意义下等价,足以解决原问题。这种等价性正是取模操作的数学意义所在。
相关文章:
由于答案过大,请对a取模。取模后的答案不是原问题的答案 取模有何意义呢 详解
在许多情况下,处理大数时会将 a 取模,即用 a m o d m a \mod m amodm的结果代替 a a a,然后继续计算。这种做法的核心问题是:取模后的值与原问题之间的关系是否保持一致。取模后的意义在于,它在不改变问题核心特性的前…...
【c++篇】掌握动态内存的奥妙
【C篇】动态内存 一、Static 关键字1.1函数内部的静态变量1.2 全局静态变量1.3静态成员变量1.4静态成员函数 二、内存管理2.1栈区(Stack)2.2堆区(Heap) 三、动态内存分配机制3.1、动态内存分配的两种方法c语言c 3.2new 和delete的用法3.3语法和类型安全性…...
5.4.2-3 编写Java程序读取HDFS文件
在本次实战中,我们通过Java程序实现了从Hadoop分布式文件系统(HDFS)读取文件的功能。首先,我们创建了ReadFileOnHDFS类,并在其中实现了两个方法:read1()和read1_()。read1()方法展示了如何打开HDFS文件并逐…...
@EnableConfigurationProperties @ConfigurationProperties
EnableConfigurationProperties && ConfigurationProperties的使用时机 今天在写properties时想到了这个问题,为什么有时候我需要写EnableConfigurationProperties有时候又不需要呢?下面就详细讲讲。 Data Component ConfigurationProperties(pr…...
RK3588适配MTK7921 USB接口WiFi驱动开发
在当前RK原厂提供的SDK里面已经适配的WiFi模组有不少,但是支持的模组大部分集中在realtek、正基、英飞凌等厂家。主要型号有Realtek的RTL8188系列、RTL8723系列、RTL8812系列、RTL8821系列、RTL8822系列和支持WiFi 6 的RTL8852系列,正基的AP6275系列、AP6276系列等。接下来将…...
【数据结构OJ】【图论】图综合练习--拓扑排序
题目描述 已知有向图,顶点从0开始编号,求它的求拓扑有序序列。 拓扑排序算法:给出有向图邻接矩阵 1.逐列扫描矩阵,找出入度为0且编号最小的顶点v 2.输出v,并标识v已访问 3.把矩阵第v行全清0 重复上述步骤࿰…...
模型 I/O 与 LangChain 实践
模型 I/O 与 LangChain 实践 本文是《LangChain 实战课》第 4 节——模型 I/O:输入提示、调用模型、解析输出的一些学习笔记与总结。这篇文章将围绕模型 I/O 的基本概念、LangChain 提供的最佳实践以及如何通过 LangChain 实现高效的结构化数据处理展开。 什么是模…...
C++:用红黑树封装map与set-1
文章目录 前言一、STL源码分析二、红黑树的构建三、map与set整体框架的搭建与解析四、如何取出进行比较?1. met与set的数据是不同的2. 取出数据进行比较1)问题发现2)仿函数解决 五、封装插入六、迭代器的实现1. operator* 与operator->2. …...
HBU算法设计与分析 贪心算法
1.最优会场调度 #include <bits/stdc.h> using namespace std; const int N1e55; typedef pair<int,int> PII; PII p[N]; priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> q; //最小堆 存储最早结束的会场的结束时间 int n; //其实这个题可以理…...
python pycharm安装教程及基本使用,超详细
一.PyCharm下载及安装 1.1 进入pycharm官网,点击下载,下载社区版本(日常学习使用够用了),专业版是收费的哦(功能更强大) Download PyCharm: The Python IDE for data science and web development by Jet…...
变量提升函数提升
示例 1:变量提升 原始代码: console.log(x); // 输出: undefined var x 5; console.log(x); // 输出: 5提升后的代码(理解为): var x; // 变量声明被提升 console.log(x); // 输出: undefined x 5; // 赋值 conso…...
el-table vue3统计计算数字
固定合计在最下列 父组件 <template><el-tablev-loading"loading"tooltip-effect"light":data"list"style"width: 100%":max-height"maxHeight"element-loading-text"拼命加载中...":header-cell-styl…...
IDE应当具备的功能
IDE 是辅助编程的工具,应当具备以下功能 语法高亮 显示注释 显示光键词 显示括号 matlab 自带的 IDE 没有这个功能 显示缩进 matlab 自带的 IDE 没有这个功能 显示字符串 显示数字常量 定位到函数的定义位置 Matlab 自带的集成开发环境(IDE&am…...
Stable Diffusion初步见解(二)
Stable Diffusion 是一种先进的深度学习模型,用于生成高质量的图像和艺术作品。它基于扩散模型(Diffusion Models),并结合了潜在扩散模型(Latent Diffusion Models)以及条件生成技术(如文本到图…...
前端框架 react 性能优化
目录 一、不使用任何性能优化API进行优化 二、通过性能优化API优化 1、React.memo 2、useCallback 3、useMemo 4、PureComponent 三、总结 总览:react的优化核心思想就是让react跳过重新渲染那个些没有改变的Component,而只重新渲染发生变化的C…...
RK3568平台开发系列讲解(Input子系统篇)输入子系统介绍
🚀返回专栏总目录 文章目录 一、什么是输入子系统?二、输入设备和节点的关系沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄 一、什么是输入子系统? 在 Linux 中,input 子系统是专门为处理输入类设备而设计的一个子系统或框架。它提供 了一套通用的接口和机制,用于驱…...
准备阶段 Profiler性能分析工具的使用(一)
Unity 性能分析器 (Unity Profiler) 性能分析器记录应用程序性能的多个方面并显示相关信息。使用此信息可以做出有关应用程序中可能需要优化的事项的明智决策,并确认所做的优化是否产生预期结果。 默认情况下,性能分析器记录并保留游戏的最后 300 帧&a…...
go-rod vs Selenium:自动化测试工具的比较与选择
自动化测试是软件开发过程中的关键环节,它能够帮助我们发现缺陷、验证功能并提高软件质量。随着Web技术的快速发展,市场上出现了多种自动化测试工具,其中Selenium和go-rod是两个备受关注的选择。本文将从多个维度对这两个工具进行比较&#x…...
探索免费的Figma中文版:开启高效设计之旅
在当今数字化设计的浪潮中,Figma以其强大的云端协作功能和出色的设计能力,成为了众多设计师的心头好。而对于国内的设计师来说,能够免费使用Figma中文版更是一大福音,下面就来一起探索一下吧。 一、Figma中文版的获取途径 虽然F…...
功能齐全,支持协作 | Docker部署一款支持多人共享的私密浏览器『n.eko』
功能齐全,支持协作 | Docker部署一款支持多人共享的私密浏览器『n.eko』 哈喽小伙伴们好,我是Stark-C~ 玩NAS的朋友基本都会在本地部署一款浏览器用来远程访问内网的网络设备,或者偶尔拿来浏览一些私密网站都是很方便的。 今天为大家分享的…...
谷歌浏览器插件
项目中有时候会用到插件 sync-cookie-extension1.0.0:开发环境同步测试 cookie 至 localhost,便于本地请求服务携带 cookie 参考地址:https://juejin.cn/post/7139354571712757767 里面有源码下载下来,加在到扩展即可使用FeHelp…...
HTML 语义化
目录 HTML 语义化HTML5 新特性HTML 语义化的好处语义化标签的使用场景最佳实践 HTML 语义化 HTML5 新特性 标准答案: 语义化标签: <header>:页头<nav>:导航<main>:主要内容<article>&#x…...
C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端
目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中,我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...
Vue3 + Element Plus + TypeScript中el-transfer穿梭框组件使用详解及示例
使用详解 Element Plus 的 el-transfer 组件是一个强大的穿梭框组件,常用于在两个集合之间进行数据转移,如权限分配、数据选择等场景。下面我将详细介绍其用法并提供一个完整示例。 核心特性与用法 基本属性 v-model:绑定右侧列表的值&…...
【AI学习】三、AI算法中的向量
在人工智能(AI)算法中,向量(Vector)是一种将现实世界中的数据(如图像、文本、音频等)转化为计算机可处理的数值型特征表示的工具。它是连接人类认知(如语义、视觉特征)与…...
大数据学习(132)-HIve数据分析
🍋🍋大数据学习🍋🍋 🔥系列专栏: 👑哲学语录: 用力所能及,改变世界。 💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍收藏⭐️留言Ǵ…...
JVM 内存结构 详解
内存结构 运行时数据区: Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器: 线程私有,程序控制流的指示器,分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 每个线程都有一个程序计数…...
Java编程之桥接模式
定义 桥接模式(Bridge Pattern)属于结构型设计模式,它的核心意图是将抽象部分与实现部分分离,使它们可以独立地变化。这种模式通过组合关系来替代继承关系,从而降低了抽象和实现这两个可变维度之间的耦合度。 用例子…...
Web中间件--tomcat学习
Web中间件–tomcat Java虚拟机详解 什么是JAVA虚拟机 Java虚拟机是一个抽象的计算机,它可以执行Java字节码。Java虚拟机是Java平台的一部分,Java平台由Java语言、Java API和Java虚拟机组成。Java虚拟机的主要作用是将Java字节码转换为机器代码&#x…...
MacOS下Homebrew国内镜像加速指南(2025最新国内镜像加速)
macos brew国内镜像加速方法 brew install 加速formula.jws.json下载慢加速 🍺 最新版brew安装慢到怀疑人生?别怕,教你轻松起飞! 最近Homebrew更新至最新版,每次执行 brew 命令时都会自动从官方地址 https://formulae.…...
