BSGS(大步小步) 演算法 學習小記
問題
以下方程
xy≡z(modp)
已知
解法
根據費馬小定理有
aϕ(p)≡1(modm)
所以答案上界是
ϕ(p)
令
m=ϕ(p)
那麼假設
y=am+b
則
xam+b≡z(modp)
xb≡z−am(modp)
那麼將
xb用hash存起來,顯然只有m個。
然後列舉a,右邊與左邊匹配就行了,也是隻有m個。
複雜度就是根號級別的了。
由於沒找到程式,就不貼了。
相關推薦
BSGS(大步小步) 演算法 學習小記
問題 以下方程 x y
BSGS(大小步)算法
res CA eof lib lse long ++ mod cstring BSGS算法主要用於求解形如ax≡b(mod p)的式子中x的值。 在這裏我們不妨設 x=k1*n-k2 這時我們就可以將式子轉化為 ak1*n≡b*ak2(mod p) 這裏
二叉樹(Binary tree)--演算法學習之路(一)
二叉樹是資料結構中一種重要的資料結構,也是樹表家族最為基礎的結構。 二叉樹的定義:二叉樹的每個結點至多隻有二棵子樹(不存在度大於2的結點),二叉樹的子樹有左右之分,次序不能顛倒。二叉樹的第i層至多有2i-1個結點;深度為k的二叉樹至多有2k-1個結點
bsgs(大步小步演算法)和exbsgs(擴充套件大步小步演算法)學習小記
翻譯: bsgs: baby steps,giant steps bsgs: 解決以下問題: 有三個整數a,b,p,其中p是質數。 求最小的自然數x,使ax=b(modp)ax=b(modp)。 根據費馬小定理,ap−1=1(modp)ap−1
關於離散小波框架變換以及多孔演算法(a trous)的學習感悟
最近學習小波變換與非抽取的小波變換,尤其是非抽取的小波變換,在學習感覺非常困惑,最後也得出一點感悟,不知是否正確,僅供參考,相互學習! 首先,我是在文獻[1]瞭解到離散小波框架的,在文獻[2]瞭解到多孔演算法的。學習過程中,查看了很多圖書以及網上的資料,講得都很抽象,部落格[3]對我的幫助很大。
6. 整合學習(Ensemble Learning)演算法比較
1. 整合學習(Ensemble Learning)原理 2. 整合學習(Ensemble Learning)Bagging 3. 整合學習(Ensemble Learning)隨機森林(Random Forest) 4. 整合學習(Ensemble Learning)Adaboost 5. 整合學習
機器學習——K-均值聚類(K-means)演算法
本文轉載自:https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4714870.html 一 K-均值聚類(K-means)概述 聚類 “類”指的是具有相似性的集合。聚類是指將資料集劃分為若干類,使得類內之間的資料最為相似,各類之間的資料相
續(利用tensorflow實現簡單的卷積神經網路-對程式碼中相關函式介紹)——遷移學習小記(三)
上篇文章對cnn進行了一些介紹,附了完整小例子程式碼,介紹了一部分函式概念,但是對我這樣的新手來說,程式碼中涉及的部分函式還是無法一下子全部理解。於是在本文中將對程式碼中使用的函式繼續進行一一介紹。 具體程式碼見上一篇(二) 一、 #定義輸入的placehoder,x是特徵
【python與機器學習入門1】KNN(k近鄰)演算法2 手寫識別系統
參考部落格:超詳細的機器學習python入門knn乾貨 (po主Jack-Cui 參考書籍:《機器學習實戰》——第二章 KNN入門第二彈——手寫識別系統demo ——《機器學習實戰》第二章2.3 手寫識別系統 &
Shank's Baby-Step-Giant-Step Algorithm(BSGS,大步小步演算法)
簡介 大步小步演算法用於解決離散對數問題。即求模方程ax≡b(mod  p)a^x\equiv b(\mod p)ax≡b(modp)的最小解(或
小白最優化學習(四) 演算法學習 不精確一維搜尋方法
一、什麼是不精確一維搜尋方法 一維搜尋方法是 求函式的最小值,來得到最優步長,不精確一維搜尋方法,即保證目標函式在每次迭代有滿意的下降量的方法。到一次滿意的水平,就是可接受步長。 二、幾個不精確一維搜尋方法的準則 引用地址 line search(一維搜尋,或線搜尋)
機器學習-支援向量機(SVM)演算法學習筆記
假設有訓練集D={(x1, y1), (x2, y2), ..., (xm, ym)},yi{-1, 1},分類學習最基本的想法就是基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面,將不同類別的樣本分開。
迴歸演算法(python code)----------機器學習系列(一)
前面一篇把迴歸演算法的理論部分都大致講過了,這一篇主要就python程式碼部分做一些解釋,也就是怎麼用python寫回歸演算法,因為LZ也是剛剛入門,有一些理解不對的地方,歡迎大家指正,LZ也矯枉過正。 首先是python模組----numpy (設計用到的數學
機器學習經典演算法詳解及Python實現--線性迴歸(Linear Regression)演算法
(一)認識迴歸 迴歸是統計學中最有力的工具之一。機器學習監督學習演算法分為分類演算法和迴歸演算法兩種,其實就是根據類別標籤分佈型別為離散型、連續性而定義的。顧名思義,分類演算法用於離散型分佈預測,如前
步步學習之用python實戰機器學習1-kNN (K-NearestNeighbors)演算法(a)
我最近才開始接觸機器學習,我大學數學學的幾乎忘了,最近才接觸python。所以我以一個完全初學者角度來學習機器學習。 我主要用的書籍就是machine learning in action (機器學習實戰)這本書。我主要是用文中已有的程式碼來講解機器學習。 同時對程式碼進行
第一章(1.1) 機器學習演算法工程師技能樹
一、機器學習演算法工程師需要掌握的技能 機器學習演算法工程師需要掌握的技能包括 (1)基礎資料結構與演算法 樹與相關演算法 圖與相關演算法 雜湊表與相關演算法 矩陣與相關演算法 (2)概率和統計基礎 (3)機器學習理論 3.1 無監督學習
機器學習之KNN(k近鄰)演算法
1、演算法介紹k近鄰演算法是學習機器學習的入門演算法,可實現分類與迴歸,屬於監督學習的一種。演算法的工作原理是:輸入一個訓練資料集,訓練資料集包括特徵空間的點和點的類別,可以是二分類或是多分類。預測時,輸入沒有類別的點,找到k個與該點距離最接近的點,使用多數表決的方法,得出最後的預測分類。
[C++]學習字串最長公共子序列(非連續)演算法
測試程式碼 #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <string> #include <vector> #include <cstdlib> #in
阿里巴巴(菜鳥)- 演算法工程師(機器學習)提前批筆試面試總結
前面一直在準備出國留學申請,中間投遞了華為、騰訊、阿里三家公司。幸運的是拿到了華為多媒體演算法崗的SP,騰訊遊戲3D視覺演算法崗的SP(真愛),阿里巴巴菜鳥物流演算法崗的A級。接下來將投入到論文發表、計算機名校申請中。 Attention1:本文是博主準備阿里秋招的筆記內容
機器學習之KNN(k近鄰)演算法詳解
1-1 機器學習演算法分類 一、基本分類: ①監督學習(Supervised learning) 資料集中的每個樣本有相應的“正確答案”, 根據這些樣本做出 預測, 分有兩類: 迴歸問題和分類問題。 步驟1: 資料集的建立和分類 步