题目描述(源自杭电OJ):


相关数学知识一:取模运算的性质 


a乘b的结果对p取模等于a对p取模的结果乘b对p取模的结果再整体取模于p,详见下图

证明过程如下:

相关数学知识二:快速幂运算


以求a的b次方为例,由于要乘b次a,此时的时间复杂度为O(b);如果要求a的的平方的b/2次(如果b是奇数,要再乘一个底数a),也就转化为a的4次方的b/4次,以此类推,直到b=1时,这样转化的次数为log以2为底的b的对数,转化结束。这样做,时间复杂度从O(b)变成了O(log以2为底的b的对数),运算次数实现了指数级的减小。

例如,我们计算3的10次方,最快的算法应该是,转化成9的5次方,转化成81的平方再乘9,得出最终结果。这个算法比起原始算法,如果都用for循环,就形成了循环10次和循环4次的差别,循环次数越少,时间复杂度越低,越不容易时间超限。

本题分析——“快速幂运算”与“取模运算性质” 的巧妙结合


求N的N次方的个位数,N还可以大到1,000,000,000。从数据范围来说,N的N次方这个数的最大值(1,000,000,000的1,000,000,000次方)本身来说,它完全超过了long long(24位)可以承载的最大范围,数据会溢出;从时间复杂度来说,要算N的N次方这个数的最大值,需要1,000,000,000次循环,运行时间也会超限。因此,我们从两个方面着手,解决这个问题。

第一步,解决数据溢出问题,我们利用到“取模运算的性质”,求N的N次方的个位数,其实也就是(N*N*N*...*N(共N个))%10,利用“取模运算的性质”,则可以转化为((((N%10)*N%10)*N%10)*N%10)*N%10......【从最内部的括号算往外算,算N次】。这样,数据范围最大也就一开始的1,000,000,000,此后的数据,都是个位数字之间的运算(原理:对10取模的一切数字只可能是个位数0~9),不可能再溢出,也就是说,我们控制住了数据范围,做到第一步。

第二步,解决时间复杂度问题,我们利用“快速幂运算”算法知识,①求N的N次幂,根据指数运算的性质,②就是求N的平方的N/2次幂,③也就是求N的4次方的N/4次幂,...,直到N的N次方的N/N次也就是1次幂,从①→②→③一直到最后,转化的步骤我们一共做了log以2为底的N次,而log以2位底的1,000,000,000次的结果大约在25左右,根据单调性,最多只用转化25次,时间复杂度大大降低,时间复杂度问题解决了。(当然要考虑N为奇数的情况,当N为奇数的时候,我们多乘一次底数N即可解决该问题,在代码中利用if语句实现)。

第三步,结合第一步与第二步,拟出基本思路,写出最终程序代码。

第一次:将求N的N次的个位数,转化为求N的平方模10的N/2次幂(如果N为奇数,先将结果多乘一个底数N)。

第二次:求N的平方模10的N/2次幂,转化为求(N的平方模10的结果)的平方模10的N/4次幂(同样,如果N为奇数,先将结果多乘一个底数N)。

以此类推............

第log以2为底的N次:求得最终的N的N次方的个位数。

代码实现(C++):


#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
ll Pow(ll a, ll b) //利用快速幂算法+取模运算性质,剧减数据范围与时间复杂度 
{
    int ans=1;
    a%=10; 
    while(b) 
    {
        if(b&1)ans=ans*a%10;  //b&1用于判断b的奇偶性,相较于b%2==1,效率更高 
        a=a*a%10; 
        b>>=1; //b>>=1用于对b整除2,相较于b/=2,效率更高 
    }
    return ans;
}     
int main()
{
    int t;
    cin>>t;
    ll n;
    while(t--)
    {
        cin>>n;
        cout<<Pow(n,n)<<endl;
    }
    return 0;
}

运行结果展示:


参考资料:


https://www.bilibili.com/video/BV12r4y1w7tx?from=search&seid=11692212080769773182

PS:第一次做博客,可能会有许多疏忽,望大佬指正,也希望能点赞得到鼓励~~

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