(3)整除性与最大公因数

2023-12-07 20:39
文章标签 最大 公因数 整除

本文主要是介绍(3)整除性与最大公因数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

整除性

在勾股数组的研究中我们已经看到,整除性与因式分解的概念是数论的重要工具,本节我们将更进一步的考察这些想法。

假设n,m是整数,且m≠0。m整除n指n是m的倍数,即存在k使得n=km。如果m整除n,我们记作m|n。类似的如果m ∤ \nmid n。整除n的都叫n的因数

最大公因数

两个数a与b(全不为零)的最大公因数就是整除他们两个的最大值,记作 g c d ( a , b ) gcd(a,b) gcd(a,b),如果 g c d ( a , b ) = 1 gcd(a,b)=1 gcd(a,b)=1,我们称其为互素。最大公因数在数论的研究中最大公因数会时常出现。

求两个数的最大公因数最有效的方法是欧几里得算法
我们已知两个数为A,B(A ≥ \ge B)
每一步用B除以A得到商Q与余数R:

A = Q ∗ B + R A=Q*B+R A=QB+R

然后用用B,R分别替换A,B,继续此过程直到余数为零。

下面我们分析欧几里得算法,一般的有

a = q 1 ∗ b + r 1 a=q_1 *b+r_1 a=q1b+r1
b = q 2 ∗ r 1 + r 2 b=q_2*r_1+r_2 b=q2r1+r2
r 1 = q 3 ∗ r 2 + r 3 r_1=q_3*r_2+r_3 r1=q3r2+r3
⋮ \vdots
r n − 2 = q n ∗ r n − 1 + r n r_{n-2}=q_{n}*r_{n-1}+r_n rn2=qnrn1+rn
r n − 1 = q n + 1 ∗ r n + 0 r_{n-1}=q_{n+1}*r_{n}+0 rn1=qn+1rn+0

如果令r0=b,r-1=a,则每行形如:

r i − 1 = q i + 1 ∗ r i + r i + 1 r_{i-1}=q_{i+1}*r_{i}+r_{i+1} ri1=qi+1ri+ri+1

为什么rn一定是a,b的公因数呢?我们可以从下往上分析。最后一行 r n − 1 = q n + 1 ∗ r n r_{n-1}=q_{n+1}*r_{n} rn1=qn+1rn表示rn|rn-1,则前一行

r n − 2 = q n ∗ r n − 1 + r n r_{n-2}=q_{n}*r_{n-1}+r_n rn2=qnrn1+rn

表明rn|rn-2因为rn|rn-1。以此类推直到第二行时 b = q 2 ∗ r 1 + r 2 b=q_2*r_1+r_2 b=q2r1+r2我们知道rn|b,最后到塔顶,通过rn|b,r1得出rn|a。这就完成了最后一个非零余数是a,b的公因数的证明。

但为什么rn是最大公因数呢?我们可以假设d是a,b的任意公因数。让我们回到等式表, a = q 1 ∗ b + r 1 a=q_1 *b+r_1 a=q1b+r1因为d|a,所以d|r1。则第二个等式 b = q 2 ∗ r 1 + r 2 b=q_2*r_1+r_2 b=q2r1+r2可知d|r2,以此类推d|rn。因此a,b任意公因数都可以整除rn,于是rn只能是最大的公因数。

欧几里得算法要计算两个整数a,b的最大公因数,先令r-1=a,r0=b,然后计算相继的商和余数

r i − 1 = q i + 1 ∗ r i + r i + 1 ( i = 0 , 1 , 2 , ⋯ ) r_{i-1}=q_{i+1}*r_i +r_{i+1}\ (i=0,1,2,\cdots) ri1=qi+1ri+ri+1 (i=0,1,2,)

直到某个余数为0,最后的非零余数rn就是a,b的最大公因数。

要想证明算法完全可以使用我们还需证明一点——算法是否永远会结束或者说为什么一定会得到非零的余数。证明也很简单每次计算商和余数时

A = Q ∗ B + R A=Q*B+R A=QB+R

余数取值在0与B-1之间,这是显然的,因为如果R ≥ \ge B,则可以再加1到Q,并从R减去B。所以欧几里得算法中的余数是不断减小的:

b = r 0 > r 1 > r 2 > ⋯ b=r_0 >r_1>r_2>\cdots b=r0>r1>r2>

但所有余数都大于0,因此得到的是非负整数严格递减序列。最后必然到达0的余数;事实上,显然是至多经过b步就会得到余数0,幸运的是欧几里得算法要远比这有效,可以证明欧几里得的步数至多是b的位数的7倍。所以在计算机上当a,b是百位甚至千位时,也很容易计算。

算法代码

int Eucild(int a,int b)
{int r=a%b;while(r){a=b;b=r;r=a%b;}return b;
}

这篇关于(3)整除性与最大公因数的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/467300

相关文章

poj 3723 kruscal,反边取最大生成树。

题意: 需要征募女兵N人,男兵M人。 每征募一个人需要花费10000美元,但是如果已经招募的人中有一些关系亲密的人,那么可以少花一些钱。 给出若干的男女之间的1~9999之间的亲密关系度,征募某个人的费用是10000 - (已经征募的人中和自己的亲密度的最大值)。 要求通过适当的招募顺序使得征募所有人的费用最小。 解析: 先设想无向图,在征募某个人a时,如果使用了a和b之间的关系

poj 3258 二分最小值最大

题意: 有一些石头排成一条线,第一个和最后一个不能去掉。 其余的共可以去掉m块,要使去掉后石头间距的最小值最大。 解析: 二分石头,最小值最大。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <c

poj 2175 最小费用最大流TLE

题意: 一条街上有n个大楼,坐标为xi,yi,bi个人在里面工作。 然后防空洞的坐标为pj,qj,可以容纳cj个人。 从大楼i中的人到防空洞j去避难所需的时间为 abs(xi - pi) + (yi - qi) + 1。 现在设计了一个避难计划,指定从大楼i到防空洞j避难的人数 eij。 判断如果按照原计划进行,所有人避难所用的时间总和是不是最小的。 若是,输出“OPETIMAL",若

poj 2135 有流量限制的最小费用最大流

题意: 农场里有n块地,其中约翰的家在1号地,二n号地有个很大的仓库。 农场有M条道路(双向),道路i连接着ai号地和bi号地,长度为ci。 约翰希望按照从家里出发,经过若干块地后到达仓库,然后再返回家中的顺序带朋友参观。 如果要求往返不能经过同一条路两次,求参观路线总长度的最小值。 解析: 如果只考虑去或者回的情况,问题只不过是无向图中两点之间的最短路问题。 但是现在要去要回

poj 2594 二分图最大独立集

题意: 求一张图的最大独立集,这题不同的地方在于,间接相邻的点也可以有一条边,所以用floyd来把间接相邻的边也连起来。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <cmath>#include <sta

poj 3422 有流量限制的最小费用流 反用求最大 + 拆点

题意: 给一个n*n(50 * 50) 的数字迷宫,从左上点开始走,走到右下点。 每次只能往右移一格,或者往下移一格。 每个格子,第一次到达时可以获得格子对应的数字作为奖励,再次到达则没有奖励。 问走k次这个迷宫,最大能获得多少奖励。 解析: 拆点,拿样例来说明: 3 2 1 2 3 0 2 1 1 4 2 3*3的数字迷宫,走两次最大能获得多少奖励。 将每个点拆成两个

poj 3692 二分图最大独立集

题意: 幼儿园里,有G个女生和B个男生。 他们中间有女生和女生认识,男生男生认识,也有男生和女生认识的。 现在要选出一些人,使得这里面的人都认识,问最多能选多少人。 解析: 反过来建边,将不认识的男生和女生相连,然后求一个二分图的最大独立集就行了。 下图很直观: 点击打开链接 原图: 现图: 、 代码: #pragma comment(

最大流、 最小费用最大流终极版模板

最大流  const int inf = 1000000000 ;const int maxn = 20000 , maxm = 500000 ;struct Edge{int v , f ,next ;Edge(){}Edge(int _v , int _f , int _next):v(_v) ,f(_f),next(_next){}};int sourse , mee

二分最大匹配总结

HDU 2444  黑白染色 ,二分图判定 const int maxn = 208 ;vector<int> g[maxn] ;int n ;bool vis[maxn] ;int match[maxn] ;;int color[maxn] ;int setcolor(int u , int c){color[u] = c ;for(vector<int>::iter

最大流=最小割=最小点权覆盖集=sum-最大点权独立集

二分图最小点覆盖和最大独立集都可以转化为最大匹配求解。 在这个基础上,把每个点赋予一个非负的权值,这两个问题就转化为:二分图最小点权覆盖和二分图最大点权独立集。   二分图最小点权覆盖     从x或者y集合中选取一些点,使这些点覆盖所有的边,并且选出来的点的权值尽可能小。 建模:     原二分图中的边(u,v)替换为容量为INF的有向边(u,v),设立源点s和汇点t