寻找亲和数(使用伴随数组)

本文详细介绍了如何使用伴随数组的方法来求解500万以内的所有亲和数,通过逐步计算每个数的真因数之和,并在遍历时判断是否存在与之相等的数,从而找出亲和数对。示例中以220和284为例,展示了亲和数的概念和求解过程。
题目描述:
求500万以内的所有亲和数
如果两个数a和b,a的所有真因数之和等于b,b的所有真因数之和等于a,则称a,b是一对亲和数。

例如220和284,1184和1210,2620和2924。

解决方案:

使用伴随数组。

假设是求10以内的亲和数,求解步骤如下:

        因为所有数的真因数都包含1,所以,先在各个数的下方全部置1

  1. 然后取i=2,3,4,5(i<=10/2),j依次对应的位置为j=(4、6、8、10),(6、9),(8),(10)各数所对应的位置。
  2. 依据j所找到的位置,在j所指的各个数的下面加上各个真因子i(i=2、3、4、5)。整个过程,即如下图所示(如sum[6]=1+2+3=6,sum[10]=1+2+5=8.):1  2  3  4  5  6  7  8  9  101  1  1  1  1  1  1  1  1  1           2      2      2      2                   3          3                            4                                   5
  3. 然后一次遍历i从220开始到5000000,i每遍历一个数后,将i对应的数下面的各个真因子加起来得到一个和sum[i],如果这个和sum[i]==某个i’,且sum[i‘]=i,那么这两个数i和i’,即为一对亲和数。
  4. i=2;sum[4]+=2,sum[6]+=2,sum[8]+=2,sum[10]+=2,sum[12]+=2...i=3,sum[6]+=3,sum[9]+=3.........
  5. i=220时,sum[220]=284,i=284时,sum[284]=220;即sum[220]=sum[sum[284]]=284,得出220与284是一对亲和数。所以,最终输出220、284,..
#include <iostream>
using namespace std;
long sum[5000010];
int main(int argc, char* argv[])
{
	for (long i=0; i<5000001; i++)
	{
		sum[i] = 1;
	}
	for (i=2; i<2500001; i++)
	{
		long j = i + i;
		while (j < 5000001)
		{
			sum[j] += i;
			     j += i;
		}
		
	}
	for (long index=1; index<5000001; index++)
	{
		if (sum[index] > index && sum[index] < 5000000 && sum[sum[index]] == index)
			cout << index << "  " << sum[index] <<endl;
	}
	system("pause");
	return 0;
}

参考:

### 定义 文档中未明确提及最大亲和数组的定义,但从亲和性分析相关内容推测,最大亲和数组可能是指在一组数组中,相互之间亲和性权重达到最大或者超过一定阈值且具有高度关联访问特性的数组组合。亲和性通常基于数组的访问频率来衡量,即数组在不同代码单元中的访问情况越相似,它们之间的亲和性越高,当这种亲和性达到最大程度时的数组组合可视为最大亲和数组 [^1]。 ### 算法 - **频率 - 基于亲和性分析算法**:该算法可用于找出最大亲和数组。其分析框架包含构建控制流图和调用图、估计执行频率、构建数组访问 - 频率向量、计算数组对之间的亲和性并构建亲和性图、划分图以找到亲和性组等步骤。通过这个过程,能得到需要进行数组重组的亲和性组,其中可能就包含最大亲和数组 [^1]。 - **亲和性调度算法**:如 Python 代码中的 find_affinity_combinations 函实现的算法,通过检查输入有效性,将 arrayQ 划分为两个链路的组,分别生成组合并合并符合条件的组合,有助于找出具有亲和性的数组组合,可能用于发现最大亲和数组 [^2]。 ### 应用 虽然文档未明确提及最大亲和数组的应用,但基于亲和性分析的应用场景可进行推测。在程序优化方面,通过找出最大亲和数组并进行数组重组,可以提高缓存命中率,减少内存访问延迟,从而提升程序的性能。在资源分配和调度领域,根据数组之间的亲和性进行合理的资源分配,可提高系统的整体效率。 ### 相关代码示例 ```python # 以下为模拟亲和性调度算法示例代码,仅为示意 def find_affinity_combinations(arrayQ): # 检查输入有效性 if not isinstance(arrayQ, list): return [] # 这里简单模拟划分和组合过程 group1 = arrayQ[:len(arrayQ) // 2] group2 = arrayQ[len(arrayQ) // 2:] combinations = [] for arr1 in group1: for arr2 in group2: # 这里假设亲和性判断条件 if len(set(arr1).intersection(set(arr2))) > 0: combinations.append((arr1, arr2)) return combinations arrayQ = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 7, 8], [4, 9, 10]] result = find_affinity_combinations(arrayQ) print(result) ```
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