一、题目描述
你的任务是计算 a^b
对 1337
取模,a
是一个正整数,b
是一个非常大的正整数且会以数组形式给出。
示例 1:
输入:a = 2, b = [3] 输出:8
示例 2:
输入:a = 2, b = [1,0] 输出:1024
示例 3:
输入:a = 1, b = [4,3,3,8,5,2] 输出:1
示例 4:
输入:a = 2147483647, b = [2,0,0] 输出:1198
提示:
1 <= a <= 2^31 - 1
1 <= b.length <= 2000
0 <= b[i] <= 9
b
不含前导 0
二、解题思路
-
首先,我们可以利用模运算的性质:
(x * y) % p = [(x % p) * (y % p)] % p
。这意味着我们可以将大数幂分解成多个小数幂,然后逐步取模。 -
对于非常大的正整数 b,我们可以将 b 看作是一个大数的每一位数字。例如,如果 b = [1, 0],则它表示数字 10。我们可以将问题分解为计算 a^10 的模。
-
我们可以使用递归的方法来解决这个问题。递归的基本思路是:如果 b 是一个一位数,那么我们直接计算 a^b % 1337;如果 b 是多位数,我们可以将其分解为两部分:b 的最后一位数字和 b 去掉最后一位数字的部分。例如,对于 b = [1, 0],我们可以将其分解为 b 的最后一位数字 0 和 b 去掉最后一位数字的部分 [1]。
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我们可以使用以下递归公式来计算 a^b % 1337:
- 如果 b 的长度为 1,返回 a^b[0] % 1337。
- 否则,返回
(a^b[0] % 1337) * (a^(b 去掉最后一位数字) % 1337) % 1337
。
-
注意,由于 b 可能非常大,我们需要在每一步计算中都对结果取模,以避免整数溢出。
三、具体代码
class Solution {public int superPow(int a, int[] b) {if (b == null || b.length == 0) {return 1;}return superPowHelper(a, b, b.length - 1);}private int superPowHelper(int a, int[] b, int index) {if (index < 0) {return 1;}int part1 = myPow(a, b[index]);int part2 = myPow(superPowHelper(a, b, index - 1), 10);return (part1 * part2) % 1337;}private int myPow(int x, int n) {if (n == 0) {return 1;}x %= 1337;int result = 1;while (n > 0) {if ((n & 1) == 1) {result = (result * x) % 1337;}x = (x * x) % 1337;n >>= 1;}return result;}
}
在这段代码中,superPow
是主函数,它调用递归函数 superPowHelper
来计算结果。myPow
函数用于计算 x 的 n 次幂并对 1337 取模。递归函数 superPowHelper
使用递归公式来计算结果。
四、时间复杂度和空间复杂度
1. 时间复杂度
-
myPow
函数的时间复杂度:在myPow
函数中,我们使用了一个循环,其中循环的次数取决于 n 的二进制表示中的位数。n 的二进制位数是 O(log n)。在每次循环中,我们执行常数时间的操作(乘法和模运算)。因此,myPow
函数的时间复杂度是 O(log n)。 -
superPowHelper
函数的时间复杂度:在superPowHelper
函数中,我们递归地调用自己,并且每次递归调用都会减少数组 b 的一个元素。由于 b 的长度是固定的,假设为 m,则递归的深度最多是 m。在每次递归调用中,我们都会调用一次myPow
函数,其时间复杂度是 O(log b[i]),其中 b[i] 是一个小于 10 的整数。因此,对于每次递归调用,myPow
的时间复杂度可以认为是 O(1)。所以,superPowHelper
函数的时间复杂度是 O(m),因为我们需要遍历数组 b 中的每个元素一次。 -
综合时间复杂度:
superPow
函数的时间复杂度与superPowHelper
相同,因为superPow
只调用了superPowHelper
一次。因此,整个算法的时间复杂度是 O(m),其中 m 是数组 b 的长度。
2. 空间复杂度
-
myPow
函数的空间复杂度:myPow
函数使用了一些固定数量的变量(x, n, result),因此它的空间复杂度是 O(1)。 -
superPowHelper
函数的空间复杂度:在递归调用过程中,每次递归调用都会在调用栈上占用一定的空间。由于递归的深度最多是 m,因此调用栈的空间复杂度是 O(m)。 -
综合空间复杂度:整个算法的空间复杂度主要取决于递归调用的栈空间,因此空间复杂度是 O(m),其中 m 是数组 b 的长度。
五、总结知识点
-
递归:
superPowHelper
函数是一个递归函数,它通过递归调用来解决子问题。递归的基本条件是当index < 0
时返回 1。 -
模运算:在
myPow
函数中,频繁使用了模运算% 1337
,这是为了避免整数溢出,并确保结果在 0 到 1336 之间。 -
快速幂算法:
myPow
函数实现了快速幂算法(也称为指数的二进制方法),用于高效计算x
的n
次幂。该算法通过将指数n
表示为二进制形式,并使用迭代和位操作来减少乘法操作的次数。 -
位操作:在
myPow
函数中,使用位操作(n & 1)
来检查n
的当前最低位是否为 1,以及使用n >>= 1
来将n
右移一位,相当于n = n / 2
。 -
数组操作:在
superPow
和superPowHelper
函数中,对数组b
进行操作,使用数组的长度和索引来访问数组元素。 -
边界条件检查:在
superPow
函数开始时,检查输入数组b
是否为null
或者长度为 0,这是一种常见的防御性编程实践。 -
数学运算:代码中使用了乘法运算来计算幂的乘积,并使用了模运算来保持结果在特定的范围内。
-
函数封装:代码将不同功能的逻辑封装在
superPow
,superPowHelper
, 和myPow
三个函数中,每个函数都有明确的职责,体现了良好的编程习惯。 -
数学性质:代码利用了模运算的性质
(a * b) % c = [(a % c) * (b % c)] % c
,这在计算大数的幂模运算时非常有用。
以上就是解决这个问题的详细步骤,希望能够为各位提供启发和帮助。