读完本文，你可以去力扣拿下如下题目：
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今天来聊一道与数学运算有关的题目，LeetCode 372 题 Super Pow，让你进行巨大的幂运算，然后求余数。
int superPow(int a, vector<int>& b);
要求你的算法返回幂运算 a^b 的计算结果与 1337 取模（mod，也就是余数）后的结果。就是你先得计算幂 a^b，但是这个 b 会非常大，所以 b 是用数组的形式表示的。
这个算法其实就是广泛应用于离散数学的模幂算法，至于为什么要对 1337 求模我们不管，单就这道题可以有三个难点：
一是如何处理用数组表示的指数，现在 b 是一个数组，也就是说 b 可以非常大，没办法直接转成整型，否则可能溢出。你怎么把这个数组作为指数，进行运算呢？
二是如何得到求模之后的结果？按道理，起码应该先把幂运算结果算出来，然后做 % 1337 这个运算。但问题是，指数运算你懂得，真实结果肯定会大得吓人，也就是说，算出来真实结果也没办法表示，早都溢出报错了。
三是如何高效进行幂运算，进行幂运算也是有算法技巧的，如果你不了解这个算法，后文会讲解。
那么对于这几个问题，我们分开思考，逐个击破。
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如何处理数组指数
首先明确问题：现在 b 是一个数组，不能表示成整型，而且数组的特点是随机访问，删除最后一个元素比较高效。
不考虑求模的要求，以 b = [1,5,6,4] 来举例，结合指数运算的法则，我们可以发现这样的一个规律：
看到这，我们的老读者肯定已经敏感地意识到了，这就是递归的标志呀！因为问题的规模缩小了：
superPow(a, [1,5,6,4])
=> superPow(a, [1,5,6])
那么，发现了这个规律，我们可以先简单翻译出代码框架：
// 计算 a 的 k 次方的结果
// 后文我们会手动实现
int mypow(int a, int k);
int superPow(int a, vector<int>& b) {
// 递归的 base case
if (b.empty()) return 1;
// 取出最后一个数
int last = b.back();
b.pop_back();
// 将原问题化简，缩小规模递归求解
int part1 = mypow(a, last);
int part2 = mypow(superPow(a, b), 10);
// 合并出结果
return part1 * part2;
}
到这里，应该都不难理解吧！我们已经解决了 b 是一个数组的问题，现在来看看如何处理 mod，避免结果太大而导致的整型溢出。
如何处理 mod 运算
首先明确问题：由于计算机的编码方式，形如 (a * b) % base 这样的运算，乘法的结果可能导致溢出，我们希望找到一种技巧，能够化简这种表达式，避免溢出同时得到结果。
比如在二分查找中，我们求中点索引时用 (l+r)/2 转化成 l+(r-l)/2，避免溢出的同时得到正确的结果。
那么，说一个关于模运算的技巧吧，毕竟模运算在算法中比较常见：
(a * b) % k = (a % k)(b % k) % k
证明很简单，假设：
a = Ak +B；b = Ck + D
其中 A,B,C,D 是任意常数，那么：
ab = ACk^2 + ADk + BCk +BD
ab % k = BD % k
又因为：
a % k = B；b % k = D
所以：
(a % k)(b % k) % k = BD % k
综上，就可以得到我们化简求模的等式了。
换句话说，对乘法的结果求模，等价于先对每个因子都求模，然后对因子相乘的结果再求模。
那么扩展到这道题，求一个数的幂不就是对这个数连乘么？所以说只要简单扩展刚才的思路，即可给幂运算求模：
int base = 1337;
// 计算 a 的 k 次方然后与 base 求模的结果
int mypow(int a, int k) {
// 对因子求模
a %= base;
int res = 1;
for (int _ = 0; _ < k; _++) {
// 这里有乘法，是潜在的溢出点
res *= a;
// 对乘法结果求模
res %= base;
}
return res;
}
int superPow(int a, vector<int>& b) {
if (b.empty()) return 1;
int last = b.back();
b.pop_back();
int part1 = mypow(a, last);
int part2 = mypow(superPow(a, b), 10);
// 每次乘法都要求模
return (part1 * part2) % base;
}
你看，先对因子 a 求模，然后每次都对乘法结果 res 求模，这样可以保证 res *= a 这句代码执行时两个因子都是小于 base 的，也就一定不会造成溢出，同时结果也是正确的。
至此，这个问题就已经完全解决了，已经可以通过 LeetCode 的判题系统了。
但是有的读者可能会问，这个求幂的算法就这么简单吗，直接一个 for 循环累乘就行了？复杂度会不会比较高，有没有更高效地算法呢？
有更高效地算法的，但是单就这道题来说，已经足够了。
因为你想想，调用 mypow 函数传入的 k 最多有多大？k 不过是 b 数组中的一个数，也就是在 0 到 9 之间，所以可以说这里每次调用 mypow 的时间复杂度就是 O(1)。整个算法的时间复杂度是 O(N)，N 为 b 的长度。
但是既然说到幂运算了，不妨顺带说一下如何高效计算幂运算吧。
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如何高效求幂
快速求幂的算法不止一个，就说一个我们应该掌握的基本思路吧。利用幂运算的性质，我们可以写出这样一个递归式：
这个思想肯定比直接用 for 循环求幂要高效，因为有机会直接把问题规模（b 的大小）直接减小一半，该算法的复杂度肯定是 log 级了。
那么就可以修改之前的 mypow 函数，翻译这个递归公式，再加上求模的运算：
int base = 1337;
int mypow(int a, int k) {
if (k == 0) return 1;
a %= base;
if (k % 2 == 1) {
// k 是奇数
return (a * mypow(a, k - 1)) % base;
} else {
// k 是偶数
int sub = mypow(a, k / 2);
return (sub * sub) % base;
}
}
虽然对于题目，这个优化没有啥特别明显的效率提升，但是这个求幂算法已经升级了，以后如果别人让你写幂算法，起码要写出这个算法。
至此，Super Pow 就算完全解决了，包括了递归思想以及处理模运算、幂运算的技巧，可以说这个题目还是挺有意思的，你有什么有趣的题目，不妨留言分享一下。
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