codevs3990——中国余数定理:一元模线型方程组

本文详细解析了中国剩余定理的解题步骤及其背后的数学原理,通过逐步推导揭示了解法的本质,并提供了处理模数不互质情况下同余方程组的扩展方法。

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中国剩余定理

  在《孙子算经》中有这样一个问题:“今有物不知其数,三三数之剩二(除以3余2),五五数之剩三(除以5余3),七七数之剩二(除以7余2),问物几何?”这个问题称为“孙子问题”,该问题的一般解法国际上称为“中国剩余定理”。具体解法分三步:

00001. 

1. 找出三个数:从3和5的公倍数中找出被7除余1的最小数15,从3和7的公倍数中找出被5除余1 的最小数21,最后从5和7的公倍数中找出除3余1的最小数70。

2. 15乘以2(2为最终结果除以7的余数),用21乘以3(3为最终结果除以5的余数),同理,用70乘以2(2为最终结果除以3的余数),然后把三个乘积相加15∗2+21∗3+70∗2 得到和233。

3. 233除以3,5,7三个数的最小公倍数105,得到余数23,即 233%105=23 。这个余数23就是符合条件的最小数。

  就这么简单。我们在感叹神奇的同时不禁想知道古人是如何想到这个方法的,有什么基本的数学依据吗?

  我们将“孙子问题”拆分成几个简单的小问题,从零开始,试图揣测古人是如何推导出这个解法的。

  首先,我们假设   n1 是满足除以3余2的一个数,比如2,5,8等等,也就是满足3∗k+2(k>=0) 的一个任意数。同样,我们假设 n2 是满足除以5余3的一个数,n3 是满足除以7余2的一个数。

  有了前面的假设,我们先从  n1 这个角度出发,已知 n1 满足除以3余2,能不能使得 n1+n2 的和仍然满足除以3余2?进而使得n1+n2+n3 的和仍然满足除以3余2?

  这就牵涉到一个最基本数学定理,如果有a%b=c ,则有(a+k∗b)%b=c(k为非零整数) ,换句话说,如果一个除法运算的余数为 c ,那么被除数与 k 倍的除数相加(或相减)的和(差)再与除数相除,余数不变。这个是很好证明的。

  以此定理为依据,如果 n2 是3的倍数,n1+n2 就依然满足除以3余2。同理,如果 n3 也是3的倍数,那么n1+n2+n3 的和就满足除以3余2。这是从 n1 的角度考虑的,再从n2 ,n3 的角度出发,我们可推导出以下三点:

00001. 

1. 为使 n1+n2+n3 的和满足除以3余2,n2 和 n3 必须是3的倍数。

2. 为使 n1+n2+n3 的和满足除以5余3, n1 和 n3 必须是5的倍数。

3. 为使 n1+n2+n3 的和满足除以7余2,n1 和 n2 必须是7的倍数。

  因此,为使       n1+n2+n3 的和作为“孙子问题”的一个最终解,需满足:

00001. 

1.  n1 除以3余2,且是5和7的公倍数。

2. n2 除以5余3,且是3和7的公倍数。

3.  n3 除以7余2,且是3和5的公倍数。

  所以,孙子问题解法的本质是从5和7的公倍数中找一个除以3余2的数 n1 ,从3和7的公倍数中找一个除以5余3的数  n2 ,从3和5的公倍数中找一个除以7余2的数 n3 ,再将三个数相加得到解。在求 n1 ,  n2 , n3 时又用了一个小技巧,以 n1 为例,并非从5和7的公倍数中直接找一个除以3余2的数,而是先找一个除以3余1的数,再乘以2。也就是先求出5和7的公倍数模3下的逆元,再用逆元去乘余数

  这里又有一个数学公式,如果 a%b=c ,那么(a∗k)%b=a%b+a%b+…+a%b=c+c+…+c=k∗c(k>0) ,也就是说,如果一个除法的余数为 c ,那么被除数的k 倍与除数相除的余数为k∗c 。展开式中已证明。

  最后,我们还要清楚一点, n1+n2+n3 只是问题的一个解,并不是最小的解。如何得到最小解?我们只需要从中最大限度的减掉掉3,5,7的公倍数105即可。道理就是前面讲过的定理“如果 a%b=c ,则有 (a−k∗b)%b=c ”。所以(n1+n2+n3)%105 就是最终的最小解。

  这样一来就得到了中国剩余定理的公式:



 计算过程:


 

 

#include<iostream>
#include<math.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
int n,l,r;
//x%ai=ri;
//合并后 x%a1=r1; 
void exgcd(ll a,ll b,ll &x,ll &y){
	if(b==0){
		x=1;y=0;
		return ;
	}
	else {
		exgcd(b,a%b,x,y);
		ll tmp=x;
		x=y;
		y=tmp-(a/b)*y;
	}
}

void work(){
	ll a[20],r[20], a1=1,r1=0;
	ll le,ri;
	cin>>n>>le>>ri;
	for(int i=1;i<=n;i++){
		cin>>a[i]>>r[i];
		a1*=a[i];
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		ll ai=a1/a[i],invai;
		ll x,y;
		exgcd(ai,a[i],x,y);//求出ai%a[i]的逆元x 
		x=(x%a[i]+a[i])%a[i];//找出最小的整整数x 
		r1=(r1+ai*x*r[i])%a1;
	}
	//r1=r1%a1-a1;
	ll ans,realle,realri;
	bool flag=true;
	realle=((ll)ceil((le-r1)/a1))*a1+r1;
	realri=((ll)floor((ri-r1)/a1))*a1+r1;
	ans=(realri-realle)/a1+1;
	//cout<<realle<<" "<<realri<<" "<<r1<<endl;
	if(realle>realri)flag=false;
	if(realle>ri||realri<le)flag=false;
	if(!flag)cout<<0<<endl<<0<<endl;
	else cout<<ans<<endl<<realle<<endl;

}
int main(){
	work();
	return 0;
	
}

中国剩余定理扩展——求解模数不互质情况下的线性方程组:

  普通的中国剩余定理要求所有的互素,那么如果不互素呢,怎么求解同余方程组?

  这种情况就采用两两合并的思想,假设要合并如下两个方程:

 


 

  那么  x1 和 x2 就要尽可能的小,于是我们用扩展欧几里得算法求出 x1 的最小正整数解,将它代回 a1+m1x1 ,得到x 的一个特解 x′ ,当然也是最小正整数解。

  所以x 的通解一定是 x′ 加上 lcm(m1,m2)∗k ,这样才能保证 x 模m1 和m2 的余数是 a1 和a2 。由此,我们把这个 x′ 当做新的方程的余数,把lcm(m1,m2) 当做新的方程的模数。(这一段是关键

  合并完成:

 

参考代码:

#include<iostream>
#include<math.h>
typedef long long ll;
using namespace std;
int n,l,r;
void exgcd(ll a,ll b,ll &d,ll &x,ll &y){
	if(b==0){
		x=1;y=0,d=a;
		return ;
	}
	else {
		exgcd(b,a%b,d,x,y);
		ll tmp=x;
		x=y;
		y=tmp-(a/b)*y;
	}
}
void work(){
	ll a1,r1,a2,r2,a,b,c,d,x,y,le,ri;
	cin>>n>>le>>ri;
	cin>>a1>>r1;
	bool flag=true; 
	for(int i=1;i<n;i++){
		cin>>a2>>r2;
		a=a1,b=a2,c=r2-r1;
		exgcd(a,b,d,x,y);
			if(c%d){flag=false;break;}
		ll t=b/d;
		x=(x*(c/d)%t+t)%t;
		r1=a1*x+r1;//r1是最小正整数解, 
		a1=a1*a2/d;//a=lcm(a1,a2,an);
	  //  cout<<" gcd"<<d<<" "<<a1<<" "<<r1<<endl;		
	}
	//r1=r1%a1-a1;
	ll ans,realle,realri;

	realle=((ll)ceil((le-r1)/a1))*a1+r1;
	realri=((ll)floor((ri-r1)/a1))*a1+r1;
	ans=(realri-realle)/a1+1;
//	cout<<realle<<" "<<realri<<" "<<r1<<endl;
	if(realle>realri)flag=false;
	if(realle>ri||realri<le)flag=false;
	if(!flag)cout<<0<<endl<<0<<endl;
	else cout<<ans<<endl<<realle<<endl;

}
int main(){
	work();
	return 0;
	
}




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