HDU - 5019 Revenge of GCD

本文介绍了一道与数学中的最大公约数(GCD)相关的编程题,探讨了如何高效求解两个大整数X和Y的第K大公因数的方法。通过分析GCD的特性,提出了一种优化的枚举策略,避免了在大数值范围内的全枚举,从而显著提高了算法效率。

题面

In mathematics, the greatest common divisor (gcd), also known as the greatest common factor (gcf), highest common factor (hcf), or greatest common measure (gcm), of two or more integers (when at least one of them is not zero), is the largest positive integer that divides the numbers without a remainder.
—Wikipedia

Today, GCD takes revenge on you. You have to figure out the k-th GCD of X and Y**.**

Input

The first line contains a single integer T, indicating the number of test cases.

Each test case only contains three integers X, Y and K.

[Technical Specification]

  1. 1 <= T <= 100
  2. 1 <= X, Y, K <= 1 000 000 000 000

Output

For each test case, output the k-th GCD of X and Y. If no such integer exists, output -1.

Sample Input

3
2 3 1
2 3 2
8 16 3

Sample Output

1
-1
2
Time limitMemory limitOS
1000 ms32768 kBWindows

题目大意

给定两个数x,y,要求求x,y的第k大公因数。

题目分析

既然这道题目和GCD有关,那么我们先不妨往GCD的方向先考虑

我们知道,x,y的公因数的所有因数也是x,y的公因数。所以我们不妨考虑最大公因数g,他的所有因数囊括了x,y的所有公因数。所有我们只有求出最大公因数g,再求出它的第k大因数即可。

求g的第k大因数,我们自然而然地想到了枚举每一个因数。但是,由于x,y的最大取值是1e12,所以,g的最大取值也是1e12(考虑x = y = 1e12)。一个个枚举到1e12自然是会T的。但是,由于g的因数总是等数量地分布在g\sqrt gg左右,所以我们只需要枚举到1e6就可以了。剩下的直接拿g除以前面的因数就可以得出后面的因数了。最后排个序就行了。(其实可以不用排序的,先循环出g\sqrt gg 前的因数,在循环出后面的因数即可,这样更快)。

这里犯了一个错误,就是枚举的终止条件是i * i <= g,然后g的最大是1e12,自然是用long long存,但是i手癌写成了int,导致相乘以后依然是int,直接爆掉,T了好多次……这里一定要用long long的i,数据类型的事一定得要注意。

而且我发现用库自带的__gcd和我自己写的gcd,库的要比我快15ms……算了,下次直接用库吧,我也懒得写gcd了。__gcd在algorithm头文件里。

还有就是G++递交的运行速度会更快……真是个神奇的东西

代码

#include <cstdio>
#include <algorithm>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int MAXN = 1e6;
ll a[MAXN];
ll gcd(ll a, ll b){
  return b? gcd(b, a % b): a;
}
bool cmp(ll a, ll b){
  return a > b;
}
int main(int argc, char const *argv[]) {
  int T;
  scanf("%d", &T);
  while(T--){
    ll x, y, k;
    scanf("%lld%lld%lld", &x, &y, &k);
    ll g = gcd(x, y), cnt = 0;
    for(ll i = 1; i * i <= g; i++){
      if(g % i == 0){
        a[cnt++] = i;
        if(g != i * i)
          a[cnt++] = g / i;
      }
    }
    if(cnt < k)
      printf("%d\n", -1);
    else{
      sort(a, a + cnt, cmp);
      printf("%lld\n", a[k - 1]);
    }
  }
  return 0;
}
### 关于HDU - 6609 的题目解析 由于当前未提供具体关于 HDU - 6609 题目的详细描述,以下是基于一般算法竞赛题型可能涉及的内容进行推测和解答。 #### 可能的题目背景 假设该题目属于动态规划类问题(类似于多重背包问题),其核心在于优化资源分配或路径选择。此类问题通常会给出一组物品及其属性(如重量、价值等)以及约束条件(如容量限制)。目标是最优地选取某些物品使得满足特定的目标函数[^2]。 #### 动态转移方程设计 如果此题确实是一个变种的背包问题,则可以采用如下状态定义方法: 设 `dp[i][j]` 表示前 i 种物品,在某种条件下达到 j 值时的最大收益或者最小代价。对于每一种新加入考虑范围内的物体 k ,更新规则可能是这样的形式: ```python for i in range(n): for s in range(V, w[k]-1, -1): dp[s] = max(dp[s], dp[s-w[k]] + v[k]) ``` 这里需要注意边界情况处理以及初始化设置合理值来保证计算准确性。 另外还有一种可能性就是它涉及到组合数学方面知识或者是图论最短路等相关知识点。如果是后者的话那么就需要构建相应的邻接表表示图形结构并通过Dijkstra/Bellman-Ford/Floyd-Warshall等经典算法求解两点间距离等问题了[^4]。 最后按照输出格式要求打印结果字符串"Case #X: Y"[^3]。 #### 示例代码片段 下面展示了一个简单的伪代码框架用于解决上述提到类型的DP问题: ```python def solve(): t=int(input()) res=[] cas=1 while(t>0): n,k=list(map(int,input().split())) # Initialize your data structures here ans=find_min_unhappiness() # Implement function find_min_unhappiness() res.append(f'Case #{cas}: {round(ans)}') cas+=1 t-=1 print("\n".join(res)) solve() ```
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