【PAT】1103. Integer Factorization (30)

本文介绍了一个寻找正整数N的K-P分解的算法,即如何将N表示为K个正整数的P次方之和。通过深度优先搜索加剪枝的方法解决了这一问题,并给出了具体的C++实现代码。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

The K-P factorization of a positive integer N is to write N as the sum of the P-th power of K positive integers. You are supposed to write a program to find the K-P factorization of N for any positive integers N, K and P.

Input Specification:

Each input file contains one test case which gives in a line the three positive integers N (<=400), K (<=N) and P (1<P<=7). The numbers in a line are separated by a space.

Output Specification:

For each case, if the solution exists, output in the format:

N = n1^P + ... nK^P

where ni (i=1, ... K) is the i-th factor. All the factors must be printed in non-increasing order.

Note: the solution may not be unique. For example, the 5-2 factorization of 169 has 9 solutions, such as 122 + 42 + 22 + 22 + 12, or 112 + 62 + 22 + 22 + 22, or more. You must output the one with the maximum sum of the factors. If there is a tie, the largest factor sequence must be chosen -- sequence { a1, a2, ... aK } is said to be larger than { b1, b2, ... bK } if there exists 1<=L<=K such that ai=bi for i<L and aL>bL

If there is no solution, simple output "Impossible".

Sample Input 1:
169 5 2
Sample Output 1:
169 = 6^2 + 6^2 + 6^2 + 6^2 + 5^2
Sample Input 2:
169 167 3
Sample Output 2:

Impossible

分析:DFS + 剪枝。 http://blog.youkuaiyun.com/xyt8023y/article/details/48465993

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
using namespace std;
int N, K, P;
vector<int> finalFactor;
long sum = 0;

bool dfs(int n, int cur, vector<int> &factor ){
	 if(cur == K){
	 	//因子的个数达到了k个
		if(n == 0){
			//式子的和刚好与N相等
			int tmpSum = 0;
			for(int i=0; i<factor.size(); i++){
				tmpSum += factor[i];
			} 
			if(tmpSum >= sum){
				finalFactor = factor;	
				sum = tmpSum;		
			}
			return true;			
		}else{
			return false;
		}
	 }	
	 int higher = sqrt(n);
	 int lower = cur>0? factor[cur-1]:1;
	 for(int i=lower; i<=higher; i++){
	 	long tmp = pow(i,P);
		if(tmp > n){
			return false;
		}else{	 					 
			factor[cur] = i;		 
			dfs(n-tmp, cur+1, factor);
		}
	 }	 
	 return true;
}

int main(int argc, char** argv) {
	scanf("%d%d%d",&N,&K,&P);
	vector<int> factor(K);
	dfs(N,0,factor);
	if(finalFactor.size() == 0){
		printf("Impossible\n");
		return 0;
	}	 
	printf("%d = ",N);
	for(int i=finalFactor.size()-1; i>=0; i--){
		if(i!=0)
			printf("%d^%d + ",finalFactor[i],P);
		else
			printf("%d^%d\n",finalFactor[i],P);
	}	
	return 0;
}


<think>好的,我现在要解决用户遇到的numpy.linalg.LinAlgError错误,具体是“The leading minor of order 7 of B is not positive definite”。这个问题发生在进行Cholesky分解时,因为矩阵B的某个主子式不是正定的,导致分解失败。用户希望找到解决方案。 首先,我需要理解Cholesky分解的条件。Cholesky分解要求矩阵是对称(或Hermitian)且正定的。如果分解失败,说明矩阵不满足这两个条件之一。用户提到的主子式不正定,所以问题可能出在矩阵的正定性上。 接下来,我应该考虑用户可能的情况。用户可能在代码中构造了一个矩阵B,并尝试进行Cholesky分解,但抛出了错误。需要验证矩阵是否对称,是否正定。 验证矩阵是否对称:可以使用np.allclose(B, B.T)来检查矩阵是否对称。如果不对称,可能需要先对称化处理,比如取(B + B.T)/2。 检查正定性:可以通过计算特征值是否全为正来判断。使用np.linalg.eigvalsh(B)来获取对称矩阵的特征值,然后检查是否全部大于0。如果有特征值小于等于0,说明矩阵不正定。 处理非正定矩阵的方法可能有几种。用户可能需要调整矩阵使其正定。例如,可以尝试添加一个小的单位矩阵倍数,如B + δ*I,其中δ是一个小的正数,比如1e-6。这种方法称为正则化,可以改善矩阵的条件数。 另外,可以考虑使用其他分解方法,比如LU分解,但需要根据具体应用场景选择。如果必须使用Cholesky分解,则必须确保矩阵的正定性。 用户提供的引用中提到了使用try-except块来捕获LinAlgError,但注意到LinAlgError不是Python标准异常,可能需要从numpy中导入。例如,应该使用except np.linalg.LinAlgError as e:来正确捕获异常。 另外,用户可能对Cholesky分解的应用场景不熟悉,需要确保在分解前正确生成矩阵。比如,在构造协方差矩阵时,需要确保其正定性,可能需要使用专门的函数来生成正定矩阵,或者对现有矩阵进行调整。 总结解决方案步骤: 1. 检查矩阵对称性,必要时对称化。 2. 检查特征值是否全为正,确认正定性。 3. 对非正定矩阵进行调整,如添加正则项。 4. 使用异常处理来捕获错误,并给出提示。 5. 考虑替代分解方法如LU分解,如果适用的话。 同时,用户可能需要了解为什么矩阵不正定,是否在数据生成或处理过程中出现了问题,例如协方差矩阵的计算是否正确,是否有足够的样本数据等。 最后,确保用户正确导入numpy,并在异常处理中使用正确的异常类型,即np.linalg.LinAlgError。</think>### 解决 `numpy.linalg.LinAlgError: The leading minor of order 7 of B is not positive definite` 的步骤 此错误表明矩阵 $B$ 不满足 Cholesky 分解的条件(对称且正定)。以下是具体解决方案: --- #### **1. 验证矩阵的对称性** Cholesky 分解要求矩阵 **对称**。若矩阵非对称,需先进行对称化处理: ```python import numpy as np # 检查对称性 if not np.allclose(B, B.T): B = (B + B.T) / 2 # 强制对称化 ``` --- #### **2. 检查矩阵的正定性** 通过计算特征值验证正定性: ```python # 计算特征值(适用于对称矩阵,使用eigvalsh更高效) eigenvalues = np.linalg.eigvalsh(B) if np.all(eigenvalues > 0): print("矩阵是正定的") else: print(f"存在非正特征值:{eigenvalues[eigenvalues <= 0]}") ``` --- #### **3. 修正非正定矩阵** 若矩阵不正定,可尝试以下方法: - **方法 1:添加正则化项** 通过增加一个微小单位矩阵,使矩阵强制正定: ```python delta = 1e-6 # 调整δ值 B_reg = B + delta * np.eye(B.shape[0]) ``` - **方法 2:最近正定矩阵修正** 使用数值方法寻找最近的对称正定矩阵[^1]: ```python from scipy.linalg import sqrtm C = sqrtm(B) # 矩阵平方根 B_near = C @ C.T # 重构正定矩阵 ``` --- #### **4. 异常捕获与处理** 在代码中捕获 `LinAlgError` 并给出提示: ```python try: L = np.linalg.cholesky(B) except np.linalg.LinAlgError as e: print(f"分解失败:{e}") print("可能原因:矩阵非对称或非正定") ``` --- #### **5. 替代方法(如无需严格正定)** 若允许使用其他分解方法,可选择 LU 分解: ```python import scipy.linalg P, L, U = scipy.linalg.lu(B) # LU分解 ``` --- ### 关键问题分析 - **为何需要正定矩阵?** Cholesky 分解依赖正定性保证数值稳定性,否则分解结果可能包含虚数或无法收敛[^2]。 - **主子式不正定的影响?** 矩阵的每个顺序主子式必须正定,否则分解会在对应步骤失败(如第7阶主子式导致错误)[^3]。 ---
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