快速指数算法+python代码

算法原理:

Python代码:

1 def kuaiSuZhiShu(di, zhiShu, mod):
2     zhiShu2 = bin(zhiShu)[2:]
3     length = len(zhiShu2)
4     jieGuo = di**int(zhiShu2[0])
5     for i in range(1, length):
6         jieGuo = jieGuo**2 % mod
7         jieGuo = jieGuo*di**int(zhiShu2[i]) % mod
8     return jieGuo
9 print(kuaiSuZhiShu(11, 23, 187))

原文地址:https://www.cnblogs.com/kexve/p/11622336.html

时间: 2024-10-08 08:34:30

快速指数算法+python代码的相关文章

tf–idf算法解释及其python代码实现(下)

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的核心部分的代码,没有完整实现,当然剩下的事情就非常简单了,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: i

Python实现各种排序算法的代码示例总结

Python实现各种排序算法的代码示例总结 作者:Donald Knuth 字体:[增加 减小] 类型:转载 时间:2015-12-11我要评论 这篇文章主要介绍了Python实现各种排序算法的代码示例总结,其实Python是非常好的算法入门学习时的配套高级语言,需要的朋友可以参考下 在Python实践中,我们往往遇到排序问题,比如在对搜索结果打分的排序(没有排序就没有Google等搜索引擎的存在),当然,这样的例子数不胜数.<数据结构>也会花大量篇幅讲解排序.之前一段时间,由于需要,我复习了

神经网络和BP算法C及python代码

以上仅给出了代码.具体BP实现原理及神经网络相关知识请见:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数.其中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观测结果 y.特征值的

tf–idf算法解释及其python代码实现(上)

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个

几行Python代码快速解析、整理上万份数据文件

在这个世界上,人们每天都在用 Python 完成着不同的工作.而文件操作,则是大家最常需要解决的任务之一.使用 Python,你可以轻松为他人生成精美的报表,也可以用短短几行代码快速解析.整理上万份数据文件. 当我们编写与文件相关的代码时,通常会关注这些事情:我的代码是不是足够快?我的代码有没有事半功倍的完成任务? 在这篇文章中,我会与你分享与之相关的几个编程建议.我会向你推荐一个被低估的 Python 标准库模块.演示一个读取大文件的最佳方式.最后再分享我对函数设计的一点思考. 下面,让我们进

学习Keras:《Keras快速上手基于Python的深度学习实战》PDF代码+mobi

有一定Python和TensorFlow基础的人看应该很容易,各领域的应用,但比较广泛,不深刻,讲硬件的部分可以作为入门人的参考. <Keras快速上手基于Python的深度学习实战>系统地讲解了深度学习的基本知识.建模过程和应用,并以深度学习在推荐系统.图像识别.自然语言处理.文字生成和时间序列中的具体应用为案例,详细介绍了从工具准备.数据获取和处理到针对问题进行建模的整个过程和实践经验. <Keras快速上手>PDF,531页,带书签目录,彩色配图,文字可以复制. 配套源代码和

如何编写快速且线程安全的Python代码

概述 如今我也是使用Python写代码好多年了,但是我却很少关心GIL的内部机制,导致在写Python多线程程序的时候.今天我们就来看看CPython的源代码,探索一下GIL的源码,了解为什么Python里要存在这个GIL,过程中我会给出一些示例来帮助大家更好的理解GIL. GIL概览 有如下代码: static PyThread_type_lock interpreter_lock = 0; /* This is the GIL */ 这行代码位于Python2.7源码ceval.c文件里.在

随机森林入门攻略(内含R、Python代码)

随机森林入门攻略(内含R.Python代码) 简介 近年来,随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升,这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去,从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果.在各种各样的问题中,随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大,而与此同时它又是如此的方便实用. 需要大家注意的是,在上文中特别提到的是第一组测试结果,而非所有的结果,这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性.在这篇文章中,我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣

[转]快速平方根算法

在3D图形编程中,经常要求平方根或平方根的倒数,例如:求向量的长度或将向量归一化.C数学函数库中的sqrt具有理想的精度,但对于3D游戏程式来说速度太慢.我们希望能够在保证足够的精度的同时,进一步提高速度. Carmack在QUAKE3中使用了下面的算法,它第一次在公众场合出现的时候,几乎震住了所有的人.据说该算法其实并不是Carmack发明的,它真正的作者是Nvidia的Gary Tarolli(未经证实). // // 计算参数x的平方根的倒数 // float InvSqrt (float