类欧几里得算法推导

第一种

f ( a , b , c , n ) = ∑ i = 0 n a i + b c f(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^n\frac{ai+b}{c} f(a,b,c,n)=i=0ncai+b
情况一: a ≥ c   o r   b ≥ c a\ge c~or~b \ge c ac or bc
f ( a , b , c , n ) = f ( a % c , b % c , c , n ) + n ( n + 1 ) 2 ⋅ a c + b c ⋅ ( n + 1 ) f(a,b,c,n)=f(a\%c,b\%c,c,n)+\frac{n(n+1)}{2}\cdot\frac{a}{c}+\frac{b}{c}\cdot(n+1) f(a,b,c,n)=f(a%c,b%c,c,n)+2n(n+1)ca+cb(n+1)
情况二: a &lt; b   a n d   a &lt; c a&lt;b~and~a&lt;c a<b and a<c
f ( a , b , c , n ) = ∑ i = 0 n ∑ j = 1 m [ a i + b ≥ c j ] = ( n + 1 ) m − ∑ j = 0 m − 1 c j + ( c − b + a − 1 ) a = ( n + 1 ) m − f ( c , c − b + a − 1 , a , m − 1 ) f(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^n\sum_{j=1}^m[ai+b\ge cj]=(n+1)m-\sum_{j=0}^{m-1}\frac{cj+(c-b+a-1)}{a}=(n+1)m-f(c,c-b+a-1,a,m-1) f(a,b,c,n)=i=0nj=1m[ai+bcj]=(n+1)mj=0m1acj+(cb+a1)=(n+1)mf(c,cb+a1,a,m1)

第二种

g ( a , b , c , n ) = ∑ i = 0 n i a i + b c g(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^ni\frac{ai+b}{c} g(a,b,c,n)=i=0nicai+b
情况一: a ≥ c   o r   b ≥ c a\ge c~or~b \ge c ac or bc
g ( a , b , c , n ) = g ( a % c , b % c , c , n ) + n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) 6 ⋅ a c + n ( n + 1 ) 2 ⋅ b c g(a,b,c,n)=g(a\%c,b\%c,c,n)+\frac{n(n+1)(2n+1)}{6}\cdot\frac{a}{c}+\frac{n(n+1)}{2}\cdot\frac{b}{c} g(a,b,c,n)=g(a%c,b%c,c,n)+6n(n+1)(2n+1)ca+2n(n+1)cb
情况二: a &lt; b   a n d   a &lt; c a&lt;b~and~a&lt;c a<b and a<c
g ( a , b , c , n ) = ∑ i = 0 n i ∑ j = 1 m [ a i + b ≥ c j ] = g(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^ni\sum_{j=1}^m[ai+b\ge cj]= g(a,b,c,n)=i=0nij=1m[ai+bcj]=
1 2 ( m n ( n + 1 ) − ∑ j = 0 m − 1 ( c j + ( c − b + a − 1 ) a ) 2 + ∑ j = 0 m − 1 c j + ( c − b + a − 1 ) a ) = \frac{1}{2}\left(mn(n+1)-\sum_{j=0}^{m-1}\left(\frac{cj+(c-b+a-1)}{a}\right)^2+\sum_{j=0}^{m-1}\frac{cj+(c-b+a-1)}{a}\right)= 21(mn(n+1)j=0m1(acj+(cb+a1))2+j=0m1acj+(cb+a1))=
1 2 ( m n ( n + 1 ) − h ( c , c − b + a − 1 , a , m − 1 ) + f ( c , c − b + a − 1 , a , m − 1 ) ) \frac{1}{2}(mn(n+1)-h(c,c-b+a-1,a,m-1)+f(c,c-b+a-1,a,m-1)) 21(mn(n+1)h(c,cb+a1,a,m1)+f(c,cb+a1,a,m1))

第三种

h ( a , b , c , n ) = ∑ i = 0 n ( a i + b c ) 2 h(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^n\left(\frac{ai+b}{c}\right)^2 h(a,b,c,n)=i=0n(cai+b)2
情况一: a ≥ c   o r   b ≥ c a\ge c~or~b \ge c ac or bc
h ( a , b , c , n ) = n ( n + 1 ) ( 2 n + 1 ) 6 ⋅ ( a c ) 2 + ( b c ) 2 ⋅ ( n + 1 ) + a c ⋅ b c n ( n + 1 ) + h(a,b,c,n)=\frac{n(n+1)(2n+1)}{6}\cdot\left(\frac{a}{c}\right)^2+\left(\frac{b}{c}\right)^2\cdot(n+1)+\frac{a}{c}\cdot\frac{b}{c}n(n+1)+ h(a,b,c,n)=6n(n+1)(2n+1)(ca)2+(cb)2(n+1)+cacbn(n+1)+
2 a c g ( a % c , b % c , c , n ) + 2 b c f ( a % c , b % c , c , n ) + h ( a % c , b % c , c , n ) 2\frac{a}{c}g(a\%c,b\%c,c,n)+2\frac{b}{c}f(a\%c,b\%c,c,n)+h(a\%c,b\%c,c,n) 2cag(a%c,b%c,c,n)+2cbf(a%c,b%c,c,n)+h(a%c,b%c,c,n)
情况二: a &lt; b   a n d   a &lt; c a&lt;b~and~a&lt;c a<b and a<c
h ( a , b , c , n ) = ∑ i = 0 n ∑ j = 1 m [ a i + b ≥ c j ] ( 2 j − 1 ) = ∑ j = 0 m − 1 ( 2 j + 1 ) ( n + 1 − c j + ( c − b + a − 1 ) a ) = h(a,b,c,n)=\sum_{i=0}^n\sum_{j=1}^m[ai+b\ge cj](2j-1)=\sum_{j=0}^{m-1}(2j+1)\left(n+1-\frac{cj+(c-b+a-1)}{a}\right)= h(a,b,c,n)=i=0nj=1m[ai+bcj](2j1)=j=0m1(2j+1)(n+1acj+(cb+a1))=
m 2 ( n + 1 ) − 2 g ( c , c − b + a − 1 , a , m − 1 ) − f ( c , c − b + a − 1 , a , m − 1 ) m^2(n+1)-2g(c,c-b+a-1,a,m-1)-f(c,c-b+a-1,a,m-1) m2(n+1)2g(c,cb+a1,a,m1)f(c,cb+a1,a,m1)

大板子

洛谷P5170

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;

ll modpow(ll a, int b);
const int mod = 998244353, inv2 = (mod + 1) / 2, inv6 = modpow(6, mod - 2);
ll modpow(ll a, int b) {
    ll res = 1;
    for (; b; b >>= 1) {
        if (b & 1) res = res * a % mod;
        a = a * a % mod;
    }
    return res;
}
struct Result { ll f, g, h; };
Result extgcd(ll a, ll b, ll c, ll n) {
    if (a == 0) return (Result) { b / c * (n + 1) % mod,
        n * (n + 1) / 2 % mod * (b / c) % mod,
        (b / c) * (b / c) % mod * (n + 1) % mod };
    if (a >= c || b >= c) {
        Result lst = extgcd(a % c, b % c, c, n);
        ll ta = n * (n + 1) / 2 % mod, tb = n * (n + 1) % mod * (2 * n + 1) % mod * inv6 % mod;
        ll ac = a / c, bc = b / c;
        return (Result) { (ta * ac + (n + 1) * bc + lst.f) % mod,
            (tb * ac + ta * bc + lst.g) % mod,
            (tb * ac % mod * ac + (n + 1) * bc % mod * bc + ta * 2 * ac % mod * bc + 2 * lst.g * (a / c) + 2 * lst.f * (b / c) + lst.h) % mod };
    }
    ll m = (a * n + b) / c;
    Result lst = extgcd(c, c - b + a - 1, a, m - 1);
    return (Result) { ((n + 1) * m - lst.f + mod) % mod,
        (m * n % mod * (n + 1) + lst.f - lst.h + 2ll * mod) % mod * inv2 % mod,
        (m * m % mod * (n + 1) - 2 * lst.g - lst.f + 3ll * mod) % mod };
}
int main() {
    int T, a, b, c, n;
    for (scanf("%d", &T); T--;) {
        scanf("%d%d%d%d", &n, &a, &b, &c);
        Result res = extgcd(a, b, c, n);
        printf("%lld %lld %lld\n", res.f, res.h, res.g);
    }
    return 0;
}
<think>好的,我现在需要详细解释扩展欧几里得算法的原理和实现。首先,用户已经提到参考了站内的两篇引用,其中一篇提到该算法用于解线性不定方程ax + by = c,另一篇则讨论了递归关系和数学归纳法的思路。因此,我需要结合这些信息,逐步展开。 首先,得回顾基本的欧几里得算法,因为扩展版本是建立在它的基础上的。基本算法用于求两个数的最大公约数(GCD),通过反复用余数替换较大的数,直到余数为零。例如,gcd(a, b) = gcd(b, a mod b),直到b为零时,a即为GCD。 扩展欧几里得算法不仅计算GCD,还找到满足贝祖等式ax + by = gcd(a, b)的整数x和y。接下来,我需要解释这个过程如何通过递归实现。根据引用[2]中的思路,递归的关键在于当前层和上一层的关系,所以得明确递归步骤中的递推关系。 假设在递归过程中,我们已经处理了b和a mod b的情况,得到了x'和y',使得b*x' + (a mod b)*y' = gcd(b, a mod b)。由于gcd(a, b) = gcd(b, a mod b),所以我们可以将这个等式转换为a和b的组合。这里可能需要展开a mod b的表达式,即a mod b = a - (a//b)*b,其中a//b是整数除法。 代入之后,等式变为b*x' + (a - (a//b)*b)*y' = gcd(a, b),整理得到a*y' + b*(x' - (a//b)*y') = gcd(a, b)。因此,当前的x和y可以表示为x = y',y = x' - (a//b)*y'。这一步是关键,需要详细推导,确保读者理解如何从递归结果推导出当前的系数。 接下来,需要描述递归的终止条件。当b=0时,方程变为a*1 + 0*0 = a,所以此时x=1,y=0,这对应着gcd(a, 0)=a的情况。 然后,实现部分需要将上述递归步骤转化为代码,可能是Python。递归函数返回的是gcd以及x和y的值,因此需要处理返回多个值的情况。给出代码示例时,要确保语法正确,并解释每一部分的作用,比如当b为0时返回a, 1, 0,否则递归调用并计算新的x和y。 此外,可能还需要讨论如何从贝祖等式的解推广到线性方程ax + by = c的解,即当c是gcd(a, b)的倍数时,方程有解,否则无解。这里需要解释通解的形式,如何通过特解加上齐次解来构造所有解。 最后,生成相关问题,可能需要围绕应用场景、与其他算法的比较、时间复杂度的分析,以及如何处理无解的情况等方向来提问。 现在要确保整个解释逻辑连贯,数学推导正确,并且符合用户要求的格式,如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,代码块使用正确语法,引用标记正确添加。同时,回答需要用中文,结构清晰,分步骤说明原理和实现。</think>### 扩展欧几里得算法详解 #### 1. 算法原理 扩展欧几里得算法用于求解**贝祖等式**(Bézout's identity): $$ax + by = \gcd(a, b)$$ 其中 $a, b$ 是已知整数,目标是找到整数解 $x, y$ 以及 $\gcd(a, b)$。算法基于以下关键思想: - **递归基础**:当 $b=0$ 时,方程简化为 $a \cdot 1 + 0 \cdot 0 = a$,此时 $\gcd(a, 0) = a$,对应解为 $x=1, y=0$[^1]。 - **递归关系**:若已知 $bx' + (a \mod b)y' = \gcd(b, a \mod b)$,则通过代入 $a \mod b = a - \lfloor a/b \rfloor \cdot b$,可推导出: $$ x = y', \quad y = x' - \lfloor a/b \rfloor \cdot y' $$ 这一关系将问题规模逐步缩小,最终递归到 $b=0$ 的终止条件[^2]。 #### 2. 实现步骤 以求解 $\gcd(99, 78)$ 为例: 1. 递归调用 $\gcd(78, 21)$(因为 $99 \mod 78 = 21$) 2. 进一步调用 $\gcd(21, 15)$($78 \mod 21 = 15$) 3. 继续调用 $\gcd(15, 6)$ → $\gcd(6, 3)$ → $\gcd(3, 0)$ 4. 终止条件返回 $x=1, y=0$ 5. 反向推导每层的 $x, y$,最终得到 $99 \cdot (-11) + 78 \cdot 14 = 3$ #### 3. 代码实现 ```python def extended_gcd(a, b): if b == 0: return a, 1, 0 # gcd(a, 0) = a, x=1, y=0 else: gcd_prev, x_prev, y_prev = extended_gcd(b, a % b) x = y_prev y = x_prev - (a // b) * y_prev return gcd_prev, x, y ``` #### 4. 应用:解线性不定方程 若要求解 $ax + by = c$: 1. 计算 $d = \gcd(a, b)$ 2. 若 $c$ 不是 $d$ 的倍数,方程无解 3. 否则,通过扩展欧几里得算法找到 $ax_0 + by_0 = d$,通解为: $$ x = x_0 \cdot \frac{c}{d} + \frac{b}{d}t, \quad y = y_0 \cdot \frac{c}{d} - \frac{a}{d}t \quad (t \in \mathbb{Z}) $$ 例如:方程 $99x + 78y = 15$ 的通解为 $x = -55 + 26t, y = 70 - 33t$。 #### 5. 时间复杂度 算法时间复杂度与欧几里得算法相同,为 $O(\log \min(a, b))$,因为每次递归调用参数至少减半。
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