凑方程解

题目描述
小明正在为一个化学方程式解一个四元一次方程,已知A*x1+B*x2+C*x3+D*x4=P,其中x1,x2,x3,x4是未知数,A,B,C,D是已知的系数。可是这个方程的解实在是太多了,经过一系列运算,小明确定了4个未知数只可能从一个包含了N个正整数的S[]数组中产生,每个未知数都可以从S[1]到S[N]中选择,不同未知数选的值可以相同。保证S数组中所有的数字都不相同。
现在已知A,B,C,D,P,N,以及N个整数,问共有多少组方程的解。

输入
第一行6个整数A,B,C,D,P,N,分别表示方程的系数和S数组中的元素个数。
第二行N个正整数,表示S数组中的元素。

输出
一个整数,表示方程的解的数量。(未知数的值只能从S数组中产生,其他的解即使符合条件也不计入答案中)。

样例输入
1 1 1 1 4 4
1 2 3 4
样例输出
1

提示
【样例解释】
当x1=x2=x3=x4=1时,等式成立。
【数据范围】
对于40%的数据,N<=50。
对于70%的数据,N<=200。其中系数的绝对值|A|,|B|,|C|,|D|均小于500,|P|<=10^6,S数组中每个元素|s[i]|<=500
对于100%的数据,N<=1000,其中系数的绝对值|A|,|B|,|C|,|D|均小于10000,|P|<=4*10^13,S数组中每个元素|s[i]|<=10^9。

Solution

b数组记录A*s[i]+B*s[j]
c数组记录C*s[i]+D*s[j]
枚举b,在c里二分找p-b[i]
但是这样还是有点慢,我们可以加个小优化(从单调性考虑,可以先自己思考一下)

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define ll long long
using namespace std;
ll A,B,C,D,p,w,ans;
ll b[1000005],c[1000005];
int n,len,up,down;
int a[1005];
int erfen1(int l,int r,ll x) //二分找上界
{
    if(l>r) return r;
    int mid=(l+r)/2;
    if(x>=c[mid]) return erfen1(mid+1,r,x); else return erfen1(l,mid-1,x);
}
int erfen2(int l,int r,ll x) //二分找下界
{
    if(l>r) return l;
    int mid=(l+r)/2;
    if(x<=c[mid]) return erfen2(l,mid-1,x); else return erfen2(mid+1,r,x); 
}
int main()
{
    cin>>A>>B>>C>>D>>p>>n;
    for(int i=1;i<=n;i++) scanf("%d",&a[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++) 
    for(int j=1;j<=n;j++) 
    {
        len++;
        b[len]=A*a[i]+B*a[j];
        c[len]=C*a[i]+D*a[j];
    }
    sort(b+1,b+len+1);
    sort(c+1,c+len+1);
    w=len;
    int i=1;
    while(1) 
    {
        up=erfen1(1,w,p-b[i]);
        down=erfen2(1,w,p-b[i]);
        if(c[up]==p-b[i]&&c[down]==p-b[i]) ans=ans+up-down+1;
        while(i<len&&b[i+1]==b[i]) //后面一样直接用当前结果
        {
            i++;
            ans=ans+up-down+1;
        }
        i++;
        if(i>len) break; 
        w=down-1; //缩小二分范围
    }
    cout<<ans;
    return 0;
}
线性丢番图方程是形如 $a_1x_1 + a_2x_2+\cdots+a_nx_n = b$ 的方程,其中 $a_i$、$b$ 为整数,且要求解 $x_i$ 也为整数。在数学建模中,线性丢番图方程有着广泛的应用。 ### 用于数学建模的方法 - **确定问题中的整数变量**:在实际问题中,识别出需要用整数来表示的变量。例如在资源分配问题中,物品的数量、人员的数量等通常是整数。 - **构建线性丢番图方程**:根据问题的约束条件和目标,建立线性丢番图方程。例如在一个生产计划问题中,设生产产品 $A$ 的数量为 $x_1$,产品 $B$ 的数量为 $x_2$,已知生产单位产品 $A$ 需要 $a_1$ 个单位的原料,生产单位产品 $B$ 需要 $a_2$ 个单位的原料,而原料的总量为 $b$,则可得到线性丢番图方程 $a_1x_1 + a_2x_2 = b$。 - **求解方程**:可以使用扩展欧几里得算法来求解二元线性丢番图方程 $ax + by = c$。该算法不仅可以判断方程是否有解,还能求出一特解。对于多元线性丢番图方程,可以通过逐步消元转化为二元方程来求解。以下是使用 Python 实现扩展欧几里得算法求解二元线性丢番图方程的代码示例: ```python def extended_gcd(a, b): if a == 0: return (b, 0, 1) else: g, y, x = extended_gcd(b % a, a) return (g, x - (b // a) * y, y) def diophantine_solution(a, b, c): g, x0, y0 = extended_gcd(a, b) if c % g != 0: return None else: factor = c // g x = x0 * factor y = y0 * factor return (x, y) # 示例 a = 3 b = 4 c = 10 solution = diophantine_solution(a, b, c) if solution is not None: print(f"方程 {a}x + {b}y = {c} 的一特解为: x = {solution[0]}, y = {solution[1]}") else: print(f"方程 {a}x + {b}y = {c} 无整数解") ``` - **验证和调整解**:得到解后,需要验证其是否满足实际问题的其他约束条件。如果不满足,可能需要对解进行调整或重新考虑方程的构建。 ### 案例 - **邮票问题**:假设有面值为 3 元和 5 元的邮票,要出 17 元的邮资,问各需要多少张。设 3 元邮票的张数为 $x$,5 元邮票的张数为 $y$,则可得到线性丢番图方程 $3x + 5y = 17$。使用扩展欧几里得算法求解,可得到一特解。通过调整解,找到满足 $x\geq0$,$y\geq0$ 的整数解。 - **货物运输问题**:有两种货车,一种货车的载重量为 4 吨,另一种货车的载重量为 6 吨,要运输 26 吨货物,且要求两种货车都要使用,问每种货车各需要多少辆。设载重量为 4 吨的货车数量为 $x$,载重量为 6 吨的货车数量为 $y$,则可得到线性丢番图方程 $4x + 6y = 26$,同时有约束条件 $x > 0$,$y > 0$。求解该方程并根据约束条件筛选出合适的解。
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