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lcg生成一个8位数的随机数和lcg生成1位数的随机数然后生成8次凑成8位数,这两种方法产生伪随机数在统计特性上有什么分别?

Q:lcg生成一个8位数的随机数和lcg生成1位数的随机数然后生成8次凑成8位数,这两种方法产生伪随机数在统计特性上有什么分别? Deepseek20250903不联网深度思考218秒思考过程 结论

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如何验证一个数是不是另一个数的原根?

验证一个数是否另一个数的原根

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解释 pow(g, exp, p)

在 Python 中,pow(g, exp, p) 是一个内置函数,用于计算模幂运算。具体来说,它计算的是: text g^exp mod p 即 g 的 exp 次幂对 p 取模的结果。 为什么这在

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如果我要求100000000到100000100之间的质数,有什么高效的算法?

要高效地找到100000000到100000100之间的质数,由于这个范围很小(只有101个数),推荐使用试除法(trial division)结合预计算的小质数列表。具体步骤如下: 预计算所有小于等

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msys64\mingw64\include拷贝到这个目录下 msys64\mingw64\x86_64-w64-mingw32

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Pollard's Rho算法

Pollard's Rho 算法:高效整数分解的核心工具 Pollard's Rho 算法是数论中一种概率性的高效整数分解算法,由约翰・波拉德(John Pollard)于 1975

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给一个通用的算法求任意质数的最小原根

给一个通用的算法求任意质数的最小原根 求任意质数的最小原根的通用算法 以下是求任意质数的最小原根的通用算法实现。这个算法适用于任何质数模数,通过分解φ(n) = n-1的质因数,然后测试候选数是否为原

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LCG周期与模的关系

lcg的周期和模 线性同余生成器 (LCG) 的周期 与 模数 m 的关系一次性梳理清楚。只要记住下面两条主线即可: 加法 LCG(c≠0)——Hull-Dobell 定理 周期 = m(最大可能)的

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三门问题是数学悖论吗?

经过仔细的思考,我认为三门问题(Monty Hall Problem)确实被广泛地称为一个“悖论”,但更准确地说,它是一个认知悖论或概率悖论,而非一个逻辑悖论。 核心原因如下: 它不包含自相矛盾:逻辑

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求从1到小于2^32的一个数的所有质数有什么高效算法

要生成从1到小于2^32(即4294967295)的所有质数,由于范围很大(超过40亿个数),直接使用简单的埃拉托斯特尼筛法(Eratosthenes Sieve)会占用过多内存(约4GB),因此需要