UVa 10951 Polynomial GCD (数论)

本文详细解析了UVa10951问题——多项式GCD,介绍了如何在Zn上的两个多项式中寻找最大公因式。通过使用辗转相除法,文章给出了具体的算法实现过程,并提供了C++代码示例。

UVa 10951 Polynomial GCD

题目大意:

给定两个Zn上的多项式f(x)g(x),求出他们的gcd,即Zn上的一个多项式r(x),使得其可以同时整除f(x)g(x),且次数尽量大.你找到的多项式的最高项系数应当为1.
(注意:Zn下的多项式即系数为[0,n)区间内的整十数,也就是说在n进制下的计算).

题目分析:

求解最大公因数的方法是辗转相除法,也可以推广求最大公因式,问题在于如何定义模运算.

因为模运算的结果一定小于模数,如

a=x4+x3+x2+x+1,b=x2+x+1

所以a%b的结果一定是小于b的,那么结果的最高次项一定小于b的最高此项.
那么将a中的x4,x3,x2均抵消掉即可.

代码:

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<vector>

using namespace std;

#define inv(x) pow_mod(x,MOD-2)

int MOD;

int pow_mod(int x,int y)
{
    int ret=1;
    while(y>0) {
        if(y&1) ret=ret*x%MOD;
        x=x*x%MOD;y>>=1;
    }
    return ret;
}

struct Polynomial  {
    vector<int>poly;
    Polynomial operator % (const Polynomial& rhs) const {//a%b就是指将a中比b次数高的项抵消掉 
        Polynomial tmp=*this,ret;
        int t=tmp.poly.size()-rhs.poly.size();
        int v=inv(rhs.poly[0]);
        for(int i=0;i<=t;i++) {
            int d=tmp.poly[i]*v%MOD;
            for(int j=0;j<rhs.poly.size();j++)
                (tmp.poly[i+j]-=d*rhs.poly[j]%MOD-MOD)%=MOD;
        }
        int pos=-1;
        for(int i=0;i<tmp.poly.size();i++)
            if(tmp.poly[i]!=0) {pos=i;break;}
        if(pos>=0) for(int i=pos;i<tmp.poly.size();i++)
            ret.poly.push_back(tmp.poly[i]);
        return ret;
    }
    void input() {
        poly.clear();
        int n;
        scanf("%d",&n);
        for(int t,i=0;i<=n;i++) {
            scanf("%d",&t);
            poly.push_back(t);
        }
    }
    void output() {
        printf("%d",poly.size()-1);
        int v=inv(poly[0]);
        for(int i=0;i<poly.size();i++) printf(" %d",poly[i]*v%MOD);
    }
}f,g,ans;

Polynomial gcd(Polynomial a,Polynomial b)
{
    return b.poly.size()?gcd(b,a%b):a;
}

int main()
{
    int kase=0;
    while(scanf("%d",&MOD)==1&&MOD) {
        f.input();g.input();
        ans=gcd(f,g);
        printf("Case %d: ",++kase);
        ans.output();
        printf("\n");
    }
    return 0;
}
<think>嗯,用户想查找关于多项式在编程或数学中的实现或概念。首先,我需要确定用户的具体需求。用户可能是在学习数学或计算机科学,需要了解多项式的基本概念以及如何在编程中实现它们。接下来,我应该结合数学定义和编程实例来回答。 首先,数学中的多项式通常表示为$a_n x^n + \dots + a_1 x + a_0$,这里需要解释系数组、次数等术语。然后,在编程中,多项式可以用数组或链表来存储系数。比如,系数数组的索引对应次数,值对应系数,这样方便运算。 接着,用户可能需要具体的例子,比如如何实现多项式的加法、乘法。Python中的类可以很好地封装这些操作。例如,定义一个Polynomial类,包含系数列表,然后实现__add__和__mul__方法。加法是逐项系数相加,乘法则需要双重循环计算每一项的乘积并累加。 此外,还需要考虑数学中的相关定理,如代数基本定理、因式分解等,以及这些在编程中的可能应用,比如求根算法。同时,用户可能对多项式插值感兴趣,比如拉格朗日插值法,这在数值分析中常用,可以给出Python实现的例子。 还要注意引用提供的资料。引用[2]提到了多项式插值和正交函数逼近,引用[3]关于概率编程可能不太相关。所以重点放在数学概念和编程实现上,特别是引用[2]中的内容。 可能用户需要知道多项式的应用场景,比如在图形学、机器学习中的用途。此外,生成相关问题时要覆盖数学定理、编程实现细节、优化方法等,帮助用户深入理解。 最后,确保回答结构清晰,分数学概念和编程实现两部分,代码示例正确,并引用相关文献。同时,检查LaTeX格式是否正确,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,并正确添加引用标识。</think>### 多项式在数学与编程中的实现与概念 #### 一、数学中的多项式概念 多项式是形如$P(x) = a_n x^n + a_{n-1} x^{n-1} + \dots + a_1 x + a_0$的表达式,其中: - $a_i$为系数(实数或复数) - $n$为多项式的次数(当$a_n \neq 0$时) - 基本运算包括加法、乘法和求导 重要数学定理: 1. **代数基本定理**:$n$次多项式在复数域内恰好有$n$个根(含重根)[^1] 2. **多项式余数定理**:$P(a) = 0 \iff (x-a)$是$P(x)$的因式 3. **拉格朗日插值**:可通过$n+1$个点唯一确定$n$次多项式[^2] #### 二、编程实现方法 ##### 1. 数据结构设计 ```python class Polynomial: def __init__(self, coefficients): self.coeffs = coefficients # 系数列表,索引对应次数 @property def degree(self): return len(self.coeffs) - 1 ``` ##### 2. 基本运算实现 **加法**(时间复杂度$O(n)$): ```python def __add__(self, other): max_len = max(len(self.coeffs), len(other.coeffs)) new_coeffs = [0]*max_len for i in range(max_len): a = self.coeffs[i] if i < len(self.coeffs) else 0 b = other.coeffs[i] if i < len(other.coeffs) else 0 new_coeffs[i] = a + b return Polynomial(new_coeffs) ``` **乘法**(时间复杂度$O(n^2)$): ```python def __mul__(self, other): result = [0]*(self.degree + other.degree + 1) for i, a in enumerate(self.coeffs): for j, b in enumerate(other.coeffs): result[i+j] += a * b return Polynomial(result) ``` ##### 3. 应用示例:多项式插值 拉格朗日插值公式: $$ L(x) = \sum_{i=0}^n y_i \prod_{\substack{0 \leq j \leq n \\ j \neq i}} \frac{x - x_j}{x_i - x_j} $$ Python实现: ```python def lagrange_interpolation(points): x_coords, y_coords = zip(*points) n = len(points) poly = Polynomial([0]) for i in range(n): term = Polynomial([y_coords[i]]) for j in range(n): if i != j: denominator = x_coords[i] - x_coords[j] numerator = Polynomial([-x_coords[j]/denominator, 1/denominator]) term *= numerator poly += term return poly ``` #### 三、关键应用场景 1. 计算机图形学中的曲线拟合 2. 密码学(有限域上的多项式运算) 3. 机器学习(多项式回归) 4. 数值分析(牛顿迭代法求根)
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