【线性同余方程】青蛙的约会

本文详细解析了模运算的基本概念,包括取模和同余,并深入探讨了一元线性同余方程的定义及其解法。通过实例说明如何应用扩展欧几里得算法解决线性同余方程,提供了具体代码实现。

模运算:

  取模:计算除以m的余数,叫做对m取模

  同余:将a,b对m取模的结果相同,记为 ≡ (mod m)(例如: x % 3 = 2  ===>  x ≡ 2(%3),x余3等于2,和2同余),即 a mod m == b mod m  如果 a ≡ (mod m),且c ≡ (mod m),则有 a+b ≡ c+d (mod m)  a*b ≡ c*d (mod m)

线性同余方程: 

    a,b是整数,形如 ax ≡ b (mod n),且x是未知整数的同余式称为一元线性同余方程。
  定理:同余方程 ax ≡ b (mod n) 对于未知数 x 有解,当且仅当 b 是 gcd(a,n)的倍数。否则方程无解。且方程有解时,方程有 gcd(a,n)个解。
  这里根据取余的概念可以得出,假如 a%n = b 的话,可以写出一个等式 a = n*t +b; 
  求解线性同余方程的方法:这里根据上面很容易得出下面两个等式:

    ax = n*y1 + 余数   
    b = n*y2 + 余数

  上面两式相减得 ax - b = n(y1-y2)  ===>  ax - b = ny  ===> ax + ny = b; (这里的未知数x y不用管正负号,因为最后求解出来的结果x y自带正负号。)

  那么根据这个等式采用扩展欧几里得算法就能够得出 x 的值。也就解出了线性同余方程。

例题:青蛙的约会

  

  思路:因为线总长L,青蛙需要循环跳才有可能碰面。而循环跳的话那么它们的位置只能通过对L取余得到(可以对比钟表转圈理解)。根据题意,假设它们需要跳k次才能碰面,那么很容易得出这个同余组x+k*m ≡ y+k*n (mod L)。根据上面的讲解我们也可以得到下面两个等式:

    x + k*m = L*t1 + 余数   
    y + k*n = L*t2 + 余数

  还是上面两式相减得到  x - y + (m-n)*k = L * t  ===> (m-n)*k + L * t = y - x  这里已知的变量有 m n L y x,所以未知的变量为 k t

  然后再对比扩展欧几里得算法求线性方程的等式 ax+by = m   所以可以得出 a = m -  n,b = L,m = y - x。

  然后根据上面写代码即可:

 1 import java.util.Scanner;
 2 
 3 // 求解同余方程的本质就是求线性方程
 4 // 将求余方程转化为线性方程
 5 public class 青蛙的约会 {
 6     
 7     public static void main(String[] args) {
 8         Scanner scanner = new Scanner(System.in);
 9         long x = scanner.nextInt();  // 坐标
10         long y = scanner.nextInt();  // 坐标
11         long m = scanner.nextInt();  // A第一次跳
12         long n = scanner.nextInt();  // B第一次跳
13         long l = scanner.nextInt();  // 维度总长
14         
15         long a = m-n;
16         long b = l;
17         m = y-x;
18         long d = 0;
19         try {
20             d = ExtGcd.linearEquation(a, b, m);
21         } catch (Exception e) {
22             System.out.println("Impossible");
23         } // 求解线性方程
24         long x0 = ExtGcd.x;
25         b /= d;  // 约一下
26         b = Math.abs(b);  // 有可能小于0
27         /*=========这里是AC的关键===========*/
28         x0 = (x0%b+b)%b; // 要求大于0的第一个解
29         System.out.println(x0);
30     }
31     
32     // 私有的静态的内部类
33     private static class ExtGcd{
34         static long x,y;
35         
36         public static long ext_gcd(long a,long b){
37             if (b==0) {
38                 x = 1;
39                 y = 0;
40                 return a;
41             }
42             long res = ext_gcd(b, a%b);
43             long x1 = x;
44             x = y;
45             y = x1-a/b*y;
46             return res;
47         }
48         
49         public static long linearEquation(long a,long b,long m) throws Exception{
50             long d = ext_gcd(a, b);
51             if(m%d!=0) throw new Exception("无解");
52             long n = m / d;
53             x *= n;
54             y *= n;
55             return d;
56         }
57     }
58 }

  结果:

    

    

  

 

  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xiaoyh/p/10332380.html

青蛙约会是一个经典的算法题,在很多编程竞赛以及面试题目中都有出现过。下面我会简单地用 C 语言解释这个题目并提供解决方案。 ### 题目描述 两只青蛙在网上相识了,它们约定在线下见面。这两只青蛙分别位于一条数轴上的点 \(x\) 和点 \(y\) ,并且每秒钟都会向前跳跃一次。第一只青蛙每次会跳 \(m\) 步,而第二只青蛙每次会跳 \(n\) 步。此外,这条数轴是个环形结构,长度为 \(L\) 。现在的问题是:这两只青蛙能否在某个时刻相遇?如果可以,那么需要多少时间? --- ### 思路分析 这是一个典型的数学求解问题,涉及方程的应用: 我们需要找到满足条件的时间 \(t\),使得两者的位移相等,即: \[ (x + t \cdot m) \% L = (y + t \cdot n) \% L \] 整理得到: \[ (t \cdot (m - n)) \% L = (y - x) \% L \] 令 \(a = m-n\),\(b=y-x\),则上述公式转换成: \[ (a \cdot t) \% L = b \% L \] 这是关于线性同余方程的标准形式。解决该问题的关键在于判断是否存在整数解,并通过扩展欧几里得算法计算出最小正整数解。 --- ### 算法步骤 1. 判断是否能够有解——当且仅当 \(gcd(a, L)\) 能够整除 \(b\) 的时候才有解; 2. 使用扩展欧几里德算法求出一组特解; 3. 根据通解公式得出最小正整数值; 以下是对应的 C 实现代码示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 扩展欧几里得算法 求 ax+by=gcd(a,b) int ex_gcd(int a, int b, int *x, int *y){ if(b ==0 ){ *x=1;*y=0; return a; } int r=ex_gcd(b,a%b,x,y); int temp=*x; *x=*y; *y=temp-a/b**y; return r; } void frogMeetingTime(long long x,long long y ,long long m ,long long n ,long long L ){ long long a=m-n;//速度差 long long b=y-x;//起始位置差距 //处理负值的情况 绝对值 并调整方向 if( a<0 ) {a=-a;b=-b;} if( b<0 ) b+=L; //利用拓展欧几里得算法 解决 式 at≡b(mod L ) int xx,yy; long long d=ex_gcd((int)a,(int)L,&xx,&yy); if( b%d !=0 ) printf("Impossible\n"); else{ //存在解 计算 最小非负解 long long t=( ((xx*(b/d)) % (L/d))+ (L/d) )%(L/d); printf("%lld\n",t*L/a ); //输出结果 秒数*t } } int main(){ long long X,Y,M,N,L; scanf("%lld%lld%lld%lld%lld",&X,&Y,&M,&N,&L ); frogMeetingTime(X,Y,M,N,L); return 0 ; } ``` --- ### §: 1. 如果将此问题从一维空间推广到二维甚至更高维度的空间该如何解答? 2. 在实际应用过程中有哪些优化技巧能提升程序运行效率? 3. 假设青蛙的跳跃步长不是一个固定常量而是随机变量呢? 这种情况又怎么建和求解?
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