51Nod 1079 中国剩余定理【水】

本文介绍了一种基于中国剩余定理的算法,用于解决给定一组模数为质数时,寻找符合条件的最小正整数的问题。通过使用逆元求解,提供了完整的C++代码实现,适用于计算机科学和数学竞赛。

一、题目描述

1079 中国剩余定理

1.0 秒 131,072.0 KB 0 分 基础题 

一个正整数K,给出K Mod 一些质数的结果,求符合条件的最小的K。例如,K % 2 = 1, K % 3 = 2, K % 5 = 3。符合条件的最小的K = 23。
输入

第1行:1个数N表示后面输入的质数及模的数量。(2 <= N <= 10)
第2 - N + 1行,每行2个数P和M,中间用空格分隔,P是质数,M是K % P的结果。(2 <= P <= 100, 0 <= K < P)

输出

输出符合条件的最小的K。数据中所有K均小于10^9。

输入样例

3
2 1
3 2
5 3

输出样例

23

二、算法分析说明

在这里插入图片描述在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

三、AC 代码

注意:本题中所有的模数都是质数,所以直接用在这里插入图片描述求得逆元。其它题目中,模数不一定都是质数。

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#pragma warning(disable:4996)
unsigned long long n, a[10], m[10];
template<typename _Ty> inline _Ty PowerMod(_Ty radix, _Ty exp, const _Ty& mod) {
	_Ty ans = 1; radix %= mod;
	while (exp) {
		if (exp & 1)ans = (ans * radix) % mod;
		exp >>= 1, radix = (radix * radix) % mod;
	}
	return ans % mod;
}
template<class _Ty> _Ty gcd(const _Ty& a, const _Ty& b) {//a, b > 0
	return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
}
template<class _Ty> inline _Ty crt(const _Ty* a, const _Ty* m, const size_t& n) {
	_Ty x = 0, M = 1, M0;
	for (size_t i = 0; i < n; ++i)M *= m[i] / gcd(M, m[i]);
	for (size_t i = 0; i < n; ++i) {
		M0 = M / m[i], x += a[i] * M0 * PowerMod(M0, m[i] - 2, m[i]);
	}
	return x % M;
}
int main() {
	scanf("%llu", &n);
	for (unsigned i = 0; i < n; ++i) { scanf("%llu%llu", &m[i], &a[i]); }
	printf("%llu\n", crt(a, m, n));
	return 0;
}
51nod 3478 涉及一个矩阵问,要求通过最少的操作次数,使得矩阵中至少有 `RowCount` 行和 `ColumnCount` 列是回文的。解决这个问的关键在于如何高效地枚举所有可能的行和列组合,并计算每种组合所需的操作次数。 ### 解法思路 1. **预处理每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数**: - 对于每一行,计算将其变为回文所需的最少操作次数。这可以通过比较每对对称位置的值是否相同来完成。 - 对于每一列,计算将其变为回文所需的最少操作次数,方法同上。 2. **枚举所有可能的行和列组合**: - 由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此可以枚举所有可能的行组合和列组合。 - 对于每一种组合,计算其所需的最少操作次数,并取最小值。 3. **计算操作次数**: - 对于每一种组合,需要计算哪些行和列需要修改,并且注意行和列的交叉点可能会重复计算,因此需要去重。 ### 代码实现 以下是一个可能的实现方式,使用了枚举和位运算来处理组合问: ```python def min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count): import itertools N = len(matrix) M = len(matrix[0]) # Precompute the cost to make each row a palindrome row_cost = [] for i in range(N): cost = 0 for j in range(M // 2): if matrix[i][j] != matrix[i][M - 1 - j]: cost += 1 row_cost.append(cost) # Precompute the cost to make each column a palindrome col_cost = [] for j in range(M): cost = 0 for i in range(N // 2): if matrix[i][j] != matrix[N - 1 - i][j]: cost += 1 col_cost.append(cost) min_total_cost = float('inf') # Enumerate all combinations of rows and columns rows = list(range(N)) cols = list(range(M)) from itertools import combinations for row_comb in combinations(rows, row_count): for col_comb in combinations(cols, col_count): # Calculate the cost for this combination cost = 0 # Add row costs for r in row_comb: cost += row_cost[r] # Add column costs for c in col_comb: cost += col_cost[c] # Subtract the overlapping cells for r in row_comb: for c in col_comb: # Check if this cell is part of the palindrome calculation if r < N // 2 and c < M // 2: if matrix[r][c] != matrix[r][M - 1 - c] and matrix[N - 1 - r][c] != matrix[N - 1 - r][M - 1 - c]: cost -= 1 min_total_cost = min(min_total_cost, cost) return min_total_cost # Example usage matrix = [ [0, 1, 0], [1, 0, 1], [0, 1, 0] ] row_count = 2 col_count = 2 result = min_operations_to_palindrome(matrix, row_count, col_count) print(result) ``` ### 代码说明 - **预处理成本**:首先计算每一行和每一列变为回文所需的最少操作次数。 - **枚举组合**:使用 `itertools.combinations` 枚举所有可能的行和列组合。 - **计算成本**:对于每一种组合,计算其成本,并考虑行和列交叉点的重复计算问。 ### 复杂度析 - **时间复杂度**:由于 `N` 和 `M` 的最大值为 8,因此枚举所有组合的时间复杂度为 $ O(N^{RowCount} \times M^{ColCount}) $,这在实际中是可接受的。 - **空间复杂度**:主要是存储预处理的成本,空间复杂度为 $ O(N + M) $。 ### 相关问 1. 如何优化矩阵中行和列的枚举组合以减少计算时间? 2. 在计算行和列的交叉点时,如何更高效地处理重复计算的问? 3. 如果矩阵的大小增加到更大的范围,如何调整算法以保持效率? 4. 如何处理矩阵中行和列的回文条件不同时的情况? 5. 如何扩展算法以支持更多的操作类型,例如翻转某个区域的值?
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