1、最大公约数-欧几里得算法(辗转相除法)
就是辗转相除法的实现。
//计算a、b的最大公约数
int gcd(int a,int b){
return b==0?a:gcd(b,a%b);
}
2、最小公倍数
int lcm(int a,int b){
return (a*b)/gcd(a,b);
}
int gcd(){...}//最大公约数 函数
3、快速幂 O(logn)
假设求 35(xy),把指数换成二进制,就成了 3101
我们从后向前遍历指数,
- 首先是 1 (二进制与运算 y&1 ,判断当前位是1还是0),代表结果res 需要乘 31 ,直接用 res *= x;同时让 y 右移一位(y >>= 1);同时 x *=x (因为下一位 是x2 )
- 第二位是 0 ,无需对 res 运算,直接执行 y 右移;x 扩增( x *= x 因为下一位是 初始x4)
- 第三位是 1,res *= x 【此时的 x 已经是初始的4次了】;y >>=1 ;x *= x;
三个循环 结束,相比将连续乘 少了两次。
//求x^y,(费马小定理求 1/a 模 p 的逆元 qpom(a,p-2,p))
long qpom(long x, long y, long mod){
long res = 1l;
while(y!=0){
if((y&1)==1)res = res*x%mod; //%mod,添加mod在这里;PS:&优先级小于==,加括号
y >>= 1;
x = x*x%mod;//%mod,添加mod
}
return res;
}
4、矩阵快速幂
矩阵x 的 y次,
首先是矩阵和矩阵的乘法规则,a * b 要 ((a的第一行 乘以 b的第一列) 的和) 作为 结果矩阵的第一行一列的值。
剩余快速幂和之前一样,只不过乘法变成了,乘矩阵。(矩阵乘法支持乘法结合律)
//a*b
int[][] Matrix(int[][] a,int[][] b){
int n=a.length;
int[][] temp=new int[n][n];
for(int i=0;i<n;++i)
for(int j=0;j<n;++j)
for(int k=0;k<n;++k)
temp[i][j]=temp[i][j]+a[i][k]*b[k][j];//%mod
return temp;
}
//qpom x^y
int[][] qpom(int[][] x,int y){
int[][] res=new int[x.length][x.length];
for(int i=0;i<x.length;++i)res[i][i]=1;
while(y!=0){
if((y&1)==1)res=Matrix(res,x);
y>>=1;
x=Matrix(x,x);
}
return res;
}
5、最大的 不大于A的 B的倍数
有点绕嘴,求 最大的不大于16的3的倍数,答案应该是15。
15是 (小于16的 (3的倍数))里最大的。
int c = A/B*B;
PS:在java中 A%B == A-A/B*B
6、求组合数 CnmC_n^mCnm
首先 CnmC_n^mCnm = Cnn−mC_n^{n-m}Cnn−m,可以减少 操作次数
CnmC_n^mCnm = n∗(n−1)∗(n−2)∗...∗(n−m+1)1∗2∗3∗...∗m{n*(n-1)*(n-2)*... *(n-m+1)}\over{1*2*3*... *m}1∗2∗3∗...∗mn∗(n−1)∗(n−2)∗...∗(n−m+1) = n1n\over 11n * n−12n-1\over 22n−1 * … *n−m+1mn-m+1\over mmn−m+1 =
long C(long n, long m){
if(m>n-m) m=n-m;
long res = 1l;
for(int i=1;i<=m;++i,--n){
res = res*n/i;
}
return res;
}
7、求 kpk^pkp 有多少位
10n10^n10n 的位数是 n+1 位,例如 10210^2102 为100,有三位(1、0、0);
k ,可以写成 10log10k10^{log_{10}k}10log10k,
这样 kpk^pkp = (10log10k)p(10^{log_{10}k})^p(10log10k)p = 10p∗log10k10^{p*log_{10}k}10p∗log10k,所以位数是1+p∗log10k{1+p*log_{10}k}1+p∗log10k
PS:这个和进制没关系,因为二进制的2,写成也是“10”,八进制的八也是“10”,最后的效果一样。
int cnt = (int)(p*Math.log10(k)+1);
假如 k 是十进制,但是求 转化成m进制 的位数。参考上方,变成mp∗logmkm^{p*log_{m}k}mp∗logmk
int cnt = (int)(p*(Math.log(k)/Math.log(m))+1);
8、Eluer 欧拉素数筛
任何一个合数都能分解成一个质数乘另一个数
所以筛质数时,可使用这项筛除之后出现的合数。
boolean[] noPrime = new boolean[num+1];//合数为true,num是筛[2,num]之间的素数
int[] prime = new int[num+1];//存储素数
int EluerTop = 0;//prime的边界,因为会有多余零
void Eluer(int num){
for(int i=2;i<=num;++i){//因为从素数合数最小就是2
if(!noPrime[i]) prime[EluerTop++] = i;//添加素数
for(int j=0;j<EluerTop;++j){
if(i*prime[j] > num) break;//超出范围,直接停下
noPrime[i*prime[j]] = true;//合数为true
if(i%prime[j] == 0) break;//避免重复给一个合数赋值。就拿4%2==0来说,在这之前可定有3*2=6这个合数,那么4*3可以为6*2,就没必要在这步给12赋值了。
}
}
}
9、位运算快速求一个正整数 二进制下1的个数
可以假设一下,二进制10100减去1,就是把低位上第一个1和后边的零进行了取反,变成10011,
此时两数与运算 得到10000,
去掉了低位第一个1,也就是说有一个1,
那么只要与运算结果不为零,就继续下去
int getCnt(int num){
int cnt = 0;
while(num != 0){
num &= num - 1;//num=(-num^num)# 不用加减的纯位运算
/**
* 这里需要说一下-num的问题,不是单纯符号位取反!!!
* 举例:-1 为 11111111111111111111111111111111
* 因为 -1 + 1 = 0,二进制0为0000...00,1为0000...01,
* 由此可知-1为1111...11
* 只有这样 -1 + 1才能一直进位 把所有1 变成0,
**/
++cnt;
}
return cnt;
}
10、位运算 判断一个数能否被二整除
boolean can(int num){
return (num&1)==0;//注意==优先级大于&,加括号
}
11、原地算法(不使用额外空间 交换两个数)
位运算异或 ^,相同为0,不同为1;
以下的代码,可以自己画两个圈圈,取交集啥的。
void swap(int a,int b){//假交换,没有改变传入值,这里只是演示
a = a^b;//此时a是1的位置为ab的不相交部分
b = a^b;//此时b是1的位置为a的部分
a = a^b;//实现交换
}
注意!当两者为同一个变量时,原地算法为零。举例:
- int[] a = new int[]{1,2};swap(a[0],a[0]);交换中a[0]变为零。
- int a=1,b=1;swap(a,b);只是值相同,并非同一个变量时 没有影响,结果都还是1。
12、位运算 计算从1到n连续异或运算的值 O(1)
看着代码研究一天没明白,看了网上的解析:
首先是几个理论:
- 0异或任何值,都是那个值本身。
- ^满足交换律和结合律
- 连续的异或,看相同位数的1的个数,偶数个最后此位为0,奇数为1。举例
1(001)
2(010)
3(011)
4(100)
最低位有两个 ,中间有两个,最高位有一个,所以异或结果为4(100) - k>1,从1连续异或到2k−12^k-12k−1,结果为000(可以试试,因为对应1位置的个数都是偶数)
定义:f(m,p)f(m,p)f(m,p)=mmm^ ⋯\cdots⋯ ^ppp (从m异或到p)
我们需要计算f(1,n)f(1,n)f(1,n),
假设n>=4,f(0,n)=f(0,2k−1)f(0,n)=f(0,2^{k}-1)f(0,n)=f(0,2k−1) ^ f(2k,n),k>1f(2^{k},n) ,k>1f(2k,n),k>1
前边理论1234,使得上式=0=0=0 ^ f(2k,n)=f(2k,n)f(2^{k},n)=f(2^{k},n)f(2k,n)=f(2k,n)
之间有m=n+1−2km=n+1-2^km=n+1−2k个数,相当于二进制最高位第(k+1)位有m个(写写二进制就知道了)
- 假如n为奇数,那么m为偶数,最高位异或完是0。f(2k,n)=f(0,n−2k)f(2^{k},n)=f(0,n-2^k)f(2k,n)=f(0,n−2k)
n−2kn-2^kn−2k为与nnn的相同,递推下去,得到=f(0,n=f(0,n=f(0,n%4)4)4) - n为偶数,m就为奇数,说明最高位是1,相当于上式基础再多异或一个2k2^k2k,f(2k,n)=f(0,n−2k)f(2^{k},n)=f(0,n-2^k)f(2k,n)=f(0,n−2k) ^ 2k=f(0,n2^k=f(0,n2k=f(0,n%4)4)4) ^ 2k2^k2k,然后其他的和上边一样
综上:
f(1,n)=f(0,n)=f(1, n) = f(0, n) =f(1,n)=f(0,n)=
n,nn,nn,n%4==04 == 04==0
1,n1,n1,n%4==14 == 14==1
n+1,nn +1, nn+1,n%4==24 == 24==2
0,n0 , n0,n%4==34 == 34==3
int oneToN(int n){
int t = n&3;
if((t&1)==1)return t>>1^1;
return t>>1^n;
}
13、欧拉函数
在数论,对正整数n,欧拉函数是小于或等于n的正整数中与n互质的数的数目(因此φ(1)=1)。
int phi(int n) {
int m = (int) Math.sqrt(n + 0.5);
int res = n;
for(int i=2;i<=m;++i) {
if(res%i==0) {
res *=(i-1)/i;
while(n%i==0)n/=i;
}
}
if (n>1)res*=(n-1)/n;
return res;
}