拓展欧几里得解方程ax+by=gcd(a,b)

本文介绍了如何求解方程ax+by=gcd(a,b)的初始解,提供了具体的输入输出示例,并分享了一段高效的代码实现。文章还提及了后续看到的更优解法,适合对数论和算法感兴趣的读者。" 91879510,8493834,配置STP协议实验与拓扑详解,"['网络协议', '交换机配置', 'STP', '网络实验']

好吧,过年在家还是看了点点书,还自己给自己出了两道坑爹题。

这道题目一开始想了半天敲出来了,但是只对一组数据得出的答案是对的。。。。后来又写了一遍就对了。。。。

描述:

  求出方程:ax+by=gcd(a,b)的初始解,输入a,b(int),输出x,y(空格隔开);

输入:

60 22

22 60

12453 2467

输出:

-4  11

11  -4

304  -1613

代码:

#include<stdio.h>
void swap(__int64 &a,__int64 &b)
{
     a^=b;
     b^=a;
     a^=b;
}
__int64 gcd(__int64 a,__int64 b)
{
     return b?gcd(b,a%b):a;
}
void func(__int64 a,__int64 b)
{
     int f;
     f=0;
     if(a<b)
    {
        swap(a,b);
        f=1;
     }
     __int64 x1=1,x2,x,y1=1,y2,y,p,q,r1,r2,r;
     r1=a%b;r2=b%r1;
    q=a/b;p=b/r1;r=r
### 扩展欧几里得算法中解 $ ax + by = \gcd(a, b) $ 的 $ x $ 的最小正整数解 扩展欧几里得算法不仅可以解两个整数 $ a $ 和 $ b $ 的最大公约数 $ \gcd(a, b) $,还能找到满足方程 $ ax + by = \gcd(a, b) $ 的整数解 $ (x, y) $。当需要找出其中 $ x $ 为最小正整数的解时,可以通过调整通解公式来实现。 #### 通解公式 设 $ d = \gcd(a, b) $,扩展欧几里得算法给出一组解 $ (x_0, y_0) $,使得: $$ a x_0 + b y_0 = d $$ 该方程的所有整数解可表示为: $$ x = x_0 + \frac{b}{d} \cdot k \\ y = y_0 - \frac{a}{d} \cdot k $$ 其中 $ k \in \mathbb{Z} $ 是任意整数。 #### 最小正整数解 为了使 $ x $ 成为最小的正整数解,需要找到最小的 $ k $ 使得: $$ x = x_0 + \frac{b}{d} \cdot k > 0 $$ 即: $$ k > -\frac{x_0 \cdot d}{b} $$ 取最小的整数 $ k $ 满足上述不等式,代入即可得到最小的正整数解 $ x $。 #### C++ 示例代码 以下是一个完整的 C++ 实现,用于解 $ ax + by = \gcd(a, b) $ 的 $ x $ 的最小正整数解: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int exgcd(int a, int b, int &x, int &y) { if (b == 0) { x = 1; y = 0; return a; } int gcd = exgcd(b, a % b, x, y); int temp = x; x = y; y = temp - (a / b) * y; return gcd; } int find_min_positive_x(int a, int b) { int x, y; int d = exgcd(a, b, x, y); int t = b / d; int k = (-x) / t; if (x + k * t <= 0) k++; return x + k * t; } int main() { int a, b; cout << "请输入 a 和 b 的值:" << endl; cin >> a >> b; int x = find_min_positive_x(a, b); cout << "方程 ax + by = gcd(a, b) 的 x 的最小正整数解为:" << x << endl; return 0; } ``` #### 算法分析 - **扩展欧几里得算法**用于解 $ ax + by = \gcd(a, b) $ 的一组整数解。 - **通解调整**通过调整 $ k $ 的值,使得 $ x $ 成为最小的正整数解。 - **时间复杂度**:扩展欧几里得算法的时间复杂度为 $ O(\log \min(a, b)) $,因此整个算法的复杂度也为 $ O(\log \min(a, b)) $。 #### 应用场景 该算法广泛应用于数论、密码学和算法设计中,例如: - 解模线性方程 $ ax \equiv 1 \pmod{m} $ 中的逆元。 - 在 RSA 加密算法中解密钥。 - 在组合数学中解特定线性组合的整数解。 ###
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