求最大的最大公约数 51nod 1079 (好题)

本文介绍了一种寻找多个正整数两两间最大公约数最大值的高效算法。通过使用哈希数组存储输入数据,并从最大值逆序查找至少出现两次的约数,避免了暴力搜索的超时问题。

题意:
给出N个正整数,找出N个数两两之间最大公约数的最大值。例如:N = 4,4个数为:9 15 25 16,两两之间最大公约数的最大值是15同25的最大公约数5。
Input
第1行:一个数N,表示输入正整数的数量。(2 <= N <= 50000)
第2 - N + 1行:每行1个数,对应输入的正整数.(1 <= S[i] <= 1000000)
Output
输出两两之间最大公约数的最大值。
Input示例
4
9
15
25
16
Output示例
5

思路: 在这里如果直接暴力两重循环不断调用gcd函数的话是会超时的。所以这里用到了一个很巧妙的转换,可以用哈希数组先将输入的数存下来,这样方便以后的约数出现次数的统计。
然后找到一个最大值,然后倒着跑,因为这里让你找的是最大的最大公约数,然后你只需要找出现两次及两次以上的约数输出就可以了,以下给出AC代码。

代码:

//只要有一个约数也就是因子出现两次及两次以上 它就为最大公约数 倒着数
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <cstdio>
#include <cstring>
using namespace std;

#define LL long long
const int N=1e6+10;
const LL M=1e9+7;
const int inf=0x3f3f3f3f;
const LL MAXN=1e18+10000;

LL x[N];

LL gcd(LL a,LL b)
{
    if(b==0)
        return a;
    else
        return gcd(b,a%b);
}

int main()
{
    LL n;
    scanf("%lld",&n);
    LL maxx=-inf;
    for(LL i=1; i<=n; i++)//输入 + 哈希数组 方便接下来的操作
    {
        LL a;
        scanf("%lld",&a);
        x[a]++;
        maxx=max(maxx,a); //找一个上界 来减少循环次数 以此来减少时间
    }

    LL ans;
    for(LL i=maxx; i>=1; i--) //倒着找 因为是让你求最大的最大公约数
    {
        int tmp=0;
        for(LL j=i; j<=maxx; j+=i) //找约数的k倍出现的次数
        {
            tmp+=x[j];
            if(tmp>=2)
                break;
        }
        if(tmp>=2)
        {
            ans=i;
            break;
        }
    }
    printf("%lld\n",ans);


    return 0;
}
51nod 3478 涉及一个矩阵问,要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。 ### 复杂度分析 - **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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