【基本算法】拆分为连续正整数之和

整数拆分:即把一个给定的正整数拆分为若干个连续正整数之和

例如: 将输入一个整数15,可以拆分为:

15 = 1+2+3+4+5

15 = 4+5+6

15=7+8


分析:

由题可知,拆分的起始项i不会超过该数n的一半减一(1~(n-1)/2),累加项不会超过该数的一半加一(i~(n+1)/2)

这里可以作为循环的条件,在j循环中若s(总和) >= n(原整数),则退出,否则继续求和。


代码实现:

/**
 * 拆分连续正整数之和
 * @author evan_qb
 *
 */
public class Demo2 {
	public static void main(String[] args) {
		Scanner input = new Scanner(System.in);
		System.out.println("请输入拆分数n:");
		int n = input.nextInt();
		//统计个数
		int count = 0;
		//起始项范围:1 ~ (n-1)/2
		for (int i = 1; i <= (n-1)/2; i++) {
			//定义求和的结果
			int sum = 0;
			//累加项范围:i ~ (n+1)/2 
			for (int j = i; j <= (n+1)/2; j++) {
				sum += j;
				if (sum >= n) {
					if (sum == n) {
						//个数加一
						count++;
						if (j - i == 1) {
							System.out.println(count + ":" + i + "+" + j);
						}else{
							System.out.println(count + ":" + i + "+ ... +" + j);
						}
						break;
					}
				}
			}
		}
		System.out.println("共有" + count + "个解!!!");
		input.close();
	}
}

运行结果如下:



算法优化:

优化要点:

累加项个数优化:

正整数的个数为k,k的最大值为t

1+2+...+ t = t*(t+1)/2 = n,即t < sqrt(2t)

起始值m的连续k项(2<= k < t)之和为n

m + (m+1) + ... + (m+k-1) = k*(2*m + k -1)/2 = n

推出:

m = (2*n/k-k+1)/2

在循环中:

正整数的个数k的范围为:  2 ~ t,如果2*n不能被k整除,或(2*n/k-k+1)不能被2整除,说明此时m不是整数,则返回。

否则为正整数 m = (2*n/k-k+1)/2,即为解


代码实现:

/**
 * 拆分数优化版
 */
public void test1(){
	Scanner input = new Scanner(System.in);
	System.out.println("请输入拆分数n:");
	long n = input.nextLong();
	//统计个数
	int count = 0;
	//t为拆分项的最大个数
	long t = (long) Math.sqrt(2*n);
	//k为拆分项的个数
	for (long k = 2; k <= t; k++) {
		//判断是否存在这个整数使得m + (m+1) + ... + (m+k-1) = k*(2*m + k -1)/2(各个项之和) = n(拆分数)
		if ((2*n) % k != 0 || (2*n/k - k + 1) % 2 > 0) {
			continue;
		}
		//设置起始项为start
		long start = (2*n/k - k + 1)/2;
		//满足的条件的个数
		count++;
		//打印出来
		if (k == 2) {
			System.out.println(count + ":" + start + "+" + (start + k -1));
		}else{
			System.out.println(count + ":" + start + "+ ... +" + (start + k -1));
		}
		
	}
	System.out.println("一共有" + count + "个解");
	input.close();
}

运行结果:



<think>好的,用户想了解连续正整数之和问题的解题思路和算法。我需要先回忆一下相关的问题描述。这个问题通常是给定一个正整数n,找出所有可能的连续正整数序列,使得它们的和等于n,并输出这些序列的数量或具体组合。首先,根据引用中的信息,比如引用[1]提到,可以通过数学推导来分析。假设存在i个连续正整数,起始数为k,那么它们的和可以表示为:n= k+ (k+1)+ ...+ (k+i-1)。根据等差数列求和公式,这个和可以化简为i*(2k +i -1)/2 =n,进而得到2n= i*(2k +i -1)。这里i和k都是正整数,所以需要找到满足这个等式的i和k的组合。接下来,引用[3]也提到了类似的方法,遍历可能的i值,然后求出对应的k是否为整数。这里的关键是确定i的可能范围。根据引用[1],i必须满足i<sqrt(2n),所以遍历i从1到sqrt(2n),检查是否满足条件。另外,引用[5]中的Python代码示例使用了双重循环的方法,外层循环遍历起始数i,内层循环累加直到和等于n。不过这种方法的时间复杂度较高,对于较大的n可能会效率低下。所以需要优化,避免不必要的循环。 综合这些信息,解题思路可以分为数学推导法和前缀和法。数学推导法更高效,适合处理大数,而前缀和法虽然直观但效率较低。用户可能需要了解这两种方法的优缺点以及具体实现步骤。 同时,用户可能关心如何验证解的正确性,如何处理不同的情况(比如n本身也是一个连续序列,即长度为1的情况是否被考虑),以及如何优化算法的时间复杂度。例如,数学方法的时间复杂度是O(sqrt(n)),而双重循环是O(n²),差距明显。 另外,引用[2]和引用[4]提到了具体的实现案例,可能需要参考这些案例中的代码结构,确保提供的代码示例正确无误,并且符合Python的语法规范。比如,在数学推导法中,如何计算i的范围,如何判断k是否为整数,以及如何收集结果。 还需要注意输出格式,比如是否需要按起始数a的升序排列结果,这在引用[2]的样例输出中有所体现。因此,在算法实现时,可能需要将找到的序列按起始数排序后输出。最后,需要生成相关问题,帮助用户进一步理解该算法的应用和优化。例如,如何分析算法的时间复杂度,如何优化遍历的范围,或者如何处理特殊情况如n为质数的情况等。</think>### 连续正整数之和算法思路 #### 一、问题定义 给定正整数$n$,找出所有满足$a + (a+1) + ... + b = n$的连续正整数序列$(a, b)$,并输出这些序列的数量或具体组合。 --- #### 二、数学推导法(高效解法) 1. **公式推导** 假设存在长度为$i$的连续序列,起始数为$k$,其和为: $$ n = \frac{i \cdot (2k + i - 1)}{2} $$ 变形后得到: $$ 2n = i \cdot (2k + i - 1) $$ 由于$k$必须为正整数,可推出: - $i$是$2n$的因子,且$i \leq \sqrt{2n}$ - $2k + i - 1 = \frac{2n}{i}$,解得$k = \frac{2n/i - i + 1}{2}$,需为整数且$k > 0$ 2. **算法步骤** - 遍历$i$从$1$到$\sqrt{2n}$,检查$i$是否为$2n$的因子 - 对每个合法的$i$,计算$k$的值并验证是否为整数 - 收集所有满足条件的$(k, k+i-1)$序列 3. **Python实现** ```python import math def find_sequences(n): sequences = [] max_i = int(math.sqrt(2 * n)) + 1 for i in range(1, max_i + 1): if (2 * n) % i != 0: continue temp = (2 * n // i) - i + 1 if temp % 2 == 0 and temp > 0: k = temp // 2 sequences.append((k, k + i - 1)) return sorted(sequences, key=lambda x: x[0]) # 示例 n = 78 result = find_sequences(n) for a, b in result: print(f"{a} {b}") ``` --- #### 三、前缀和法(直观但效率较低) 1. **思路** 通过双重循环遍历所有可能的起始点$a$和终止点$b$,计算区间和是否等于$n$。 时间复杂度:$O(n^2)$,适合小规模$n$。 2. **Python实现** ```python def find_sequences_naive(n): count = 0 sequences = [] for a in range(1, n): current_sum = 0 for b in range(a, n): current_sum += b if current_sum == n: sequences.append((a, b)) count += 1 elif current_sum > n: break return sequences # 示例 n = 78 result = find_sequences_naive(n) for a, b in result: print(f"{a} {b}") ``` --- #### 四、算法对比 | 方法 | 时间复杂度 | 适用场景 | |--------------|------------|-------------------| | 数学推导法 | $O(\sqrt{n})$ | 大规模$n$(如$n \leq 10^6$) | | 前缀和法 | $O(n^2)$ | 小规模$n$(如$n \leq 10^3$) | --- #### 五、关键点总结 1. **数学推导法的核心** - 通过公式$i \leq \sqrt{2n}$缩小搜索范围 - 验证$k$是否为整数(通过模运算) 2. **特殊情况处理** - 当$i=1$时,$k=n$,即序列$[n]$本身(若允许长度为1) ---
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