k个数中求任意k-1个数的最小公倍数(LCM)的最小值

本文探讨了给定k个正整数时,如何找出k-1个数的最小公倍数N的最小值。提出了三种不同的算法方案,并通过实例展示了每种方法的应用过程及效率对比。
原题:http://topic.youkuaiyun.com/u/20110623/10/0324c75e-f72a-4894-83e9-f5a00fc88f62.html?85618

描述:有k个正整数 任取其中k-1个数 找到一个他们的最小公倍数数N 求N的最小值

分析:
可以采用以下三种方法:

******************************
1) 方法一:(缺点:需对k个数做质因素分解)

基本想法是先对每个数做质因素分解,然后对k-1个数两两相互统计,找出它们对应质因子的最大个数,最后当所有k-1个数统计结束时,结果就是该质因子个 数的最大值,然后将这些质因子相乘(个数>=1,需要重复相乘),找出lcm最小值即可。举个例子:例如有三个数:
x = 12 = 2*2*3;
y = 45 = 3*3*5;
z = 36 = 2*2*3*3

这里k=3,如果取(x,y)这一组共2个数,因为x中的质因子2在y中没有,将它加入lcm的质因子,即lcm=(2*2); x中的质因子3在y中有两个,这时需要在lcm中记录两个3而不是一个3,即lcm=(2*2*3*3); 最后y中的质因子5在x中没有,将它加入lcm的质因子,即lcm=(2*2*3*3*5) = 180。其他两组k-1个数同样处理,最后取最小的lcm就可以得出结果。

对这个例子程序运行结果为:
Input numbers: 12 45 36
(w/o 12), LCM Factors: 2 2 3 2 5 1 lcm: 180
(w/o 45), LCM Factors: 2 2 3 2 lcm: 36
(w/o 36), LCM Factors: 2 2 3 2 5 1 lcm: 180

N: 36

该解法参见下面程序中的solve()函数。

******************************
2)方法二:(优点:无需对k个数做质因素分解;缺点:需k-1个数 --- 共有k组 --- 单独计算)

由于lcm(a,b,c) = lcm(lcm(a,b),c);而且lcm(a,b)=a*b/gcd(a,b)

其中lcm表示最小公倍数,gcd表示最大公约数。

利用欧几里得算法,可以求得gcd(a,b)。

该解法参见下面程序中的solve2()函数。

******************************

3)方法三:(第二种方法的变体,原理是利用被剔除的元素x做文章)

由于要求k各元素中的k-1个数,考虑能否减少一些计算,首先计算全部元素的最小公倍数lcm(0,1,....k),然后考虑如何计算下式中的lcm(0,1,...k-1):

lcm(lcm(0,1,...k-1),x) = lcm(0,1,....k)


这样,问题转化为在lcm(0,1,....k)和x(这里x为要剔除的某个元素,共有k个这样的元素)已知的情况下,如何求上式中的lcm(0,1,...k-1)?


考虑下图一个实际例子,  假设lcm(0,1,...k)的值为变量lcm,即第一个式子,显然lcm一定能被第二式的x整除(因为lcm是k个数的最小公倍数)。这样x总可以表 示成(2):这里(6)式表示lcm中因子2和5的最大指数来自x;lcm中另外两个因子3和7的最大指数来一定来自lcm(0,1,...k-1),换 句话说,lcm(0,1,...k-1)里面一定有一个因子为(4)式(记作变量contriFactors),最后lcm(0,1,...k-1)可以 写成(7)式的形式,即lcm(0,1,...k-1)中因子2的最高指数不超过3,5的最高指数不超过2。

9952465_13089790821z64.gif

这样问题分解为两部分:1)如何在已知lcm和x的条件下,得出contriFactors的值;2)如何找出lcm(0,1,...k-1)中2和5的最高指数。

第一个部分可以这样计算:由于有条件式(3),将lcm/x得出第(5)式temp的值,这里a和b都大于0,且a=u-u'和b=v-v'。然后不断通 过 gcd(temp,x)可以消除x中的因子3和7,即可得到x的伴随变量y。将lcm/y就是第(7)式中左边部分contriFactors的值。

第二部分等价于k-1个数中剔除因子3和7后(得到的数中只含因子2和5),求它们的最小公倍数(记作变量lcmSub)就可得到。由于剔除因子3和7后,得到的k-1个新数比原来的数要小一些,计算它们的最小公倍数会相对容易一些。

最后将contriFactors乘上第二部分中的最小公倍数lcmSub就是lcm(0,1,...k-1)的值。

值得补充说明的是,如果y=1(即x中没有对lcm的贡献因子),那么(7)式(=lcm)一定是最大值,所以将y=1的情况剔除。也可以将这个方法只用 来判断y的值是否为1,如果不为1,仍然按照第二种方法计算k-1个数的最小公倍数。下面solve3()中就是只利用y做判断。(计算第二部分中的最小 公倍数lcmSub的代码已被注释掉)

这个解法的的效率高低取决于如何剔除公共因子(即下面的函数removeCommonFactors())。比较遗憾的是:测试证明,其效率比第二种方法 要稍微慢一点,原因可能是y=1的数据不多(即对lcm做出贡献因子的数据总体上占的比例较多,对这些数据而言计算y的值等于是多余的操作)。不过比第一 种分解质因子的方法要快很多。

该解法参见下面程序中的solve3()函数。

程序:

import java.lang.reflect.Array;
import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Map;
/**
 * 
 * @author ljs
 * 2011-06-23
 *
 */
public class K_LCM {
	private static final boolean debug = false;
	//factors is returned as factor-count pair,e.g.
	//n=2*2*2*2*3*5: returns [2,4,3,1,5,1] (factors are in asc. order)
	private static LinkedList<Integer> findFactors(int n){
		LinkedList<Integer> factorList = new LinkedList<Integer>();
		int p = n;
		for(int i=2;i<=p;i++){
			int count = 0;
			while(n % i == 0){		
				count++;				
				n /= i;		
			}
			if(count>0){
				factorList.add(i);
				factorList.add(count);
			}
		}		
		return factorList;
	}
	private static Map<Integer,LinkedList<Integer>> factorAllNumbers(int[] nums){
		Map<Integer,LinkedList<Integer>> factoredNumsMap =new HashMap<Integer,LinkedList<Integer>>();
		for(int i=0;i<nums.length;i++){			
			//no need to calculate the factors for duplicate numbers
			if(factoredNumsMap.get(nums[i]) == null){
				LinkedList<Integer> currFactors = K_LCM.findFactors(nums[i]);
				factoredNumsMap.put(nums[i],currFactors);
			}			
		}
		return factoredNumsMap;
	}
	
	private static LinkedList<Integer> findTwoNumbersLCM(LinkedList<Integer> prev,LinkedList<Integer> next){
		int j=next.size()-1; //next list's position
		
		LinkedList<Integer> curr = new LinkedList<Integer>(prev);
		if(curr.size()==0){ //e.g. 1's factors list is empty
			curr.addAll(next);
		}
		
		
		for(int i=curr.size()-1;i>=0;i-=2){			
			int count = curr.get(i);
			int factor = curr.get(i-1);			
			
			
			while(j>=0){			
				int jcount = next.get(j);
				int jfactor = next.get(j-1);
				if(jfactor == factor){
					if(jcount>count){
						//update the factor's count
						curr.set(i, jcount);
					}
					j-=2;
					break;
				}else {					
					if(jfactor > factor){ 
						//insert 
						int insertAt = i + 1;
						if(insertAt<curr.size()){
							curr.add(insertAt,jcount);
							curr.add(insertAt,jfactor);
						}else{
							curr.addLast(jfactor);
							curr.addLast(jcount);
						}
						j-=2;
						//don't move i;
					}else {
						//add as a first element
						if(i-1==0){		
							curr.addFirst(jcount);	
							curr.addFirst(jfactor);								
							j-=2;
							//i has moved to head position
						}else{
							//don't move j
							break;
						}						
					}
				}
			}
		}
		
	
		//insert the least factors at the front
		while(j>=0){
			int jcount = next.get(j);
			int jfactor = next.get(j-1);
			curr.addFirst(jcount);	
			curr.addFirst(jfactor);		
			j-=2;
		}
	
		return curr;
	}
	
	private static long findLCM(LinkedList<Integer>[] factorsList){
		
				
		LinkedList<Integer> currFactors = factorsList[0];
		for(int i=1;i<factorsList.length;i++){			
			LinkedList<Integer> nextFactors = factorsList[i];
			currFactors = K_LCM.findTwoNumbersLCM(currFactors, nextFactors);
		}
		
		if(debug){
		System.out.format("LCM Factors: ");
		for(int factor:currFactors)
			System.out.format(" %d",factor);
		}
		
		//caculate the lcm value
		long lcm = 1;
		for(int i=0;i<currFactors.size();i+=2){
			int factor = currFactors.get(i);
			int count = currFactors.get(i+1);			
			lcm *= (int)Math.pow(factor, count);
		}
		if(debug){
		System.out.format("  lcm: %d",lcm);
		System.out.println();
		}
		return lcm;
	}
	
	//find the minimum lcm among k-1 numbers (k=nums.length)
	@SuppressWarnings("unchecked")
	public static long solve(int[] nums){
		if(debug){
			System.out.format("Using method 1 - Input numbers: ");
			for(int num:nums)
				System.out.format("%d,",num);	
			System.out.println();
		}
		Map<Integer,LinkedList<Integer>> factoredNumsMap =K_LCM.factorAllNumbers(nums);
						
		int k =nums.length;
		LinkedList<Integer>[] factorsArr =  
			(LinkedList<Integer>[])Array.newInstance(LinkedList.class,k-1);
		
		long lcmMin = Long.MAX_VALUE;
		for(int i=0;i<k;i++){
			for(int j=0,m=0;j<k;j++){
				if(j!=i){
					factorsArr[m++] = factoredNumsMap.get(nums[j]);					
				}
			}			
			if(debug){				
				System.out.format("(w/o %d), ",nums[i]);
			}
			long lcm = K_LCM.findLCM(factorsArr);
			if(lcm<lcmMin) lcmMin = lcm;
		}
		if(debug){				
			System.out.format("%nN=%d%n",lcmMin);
		}
		return lcmMin;
	}
	
	 public static long gcd(long m,long n){    
	        m = (m<0)?-m:m;  
	        n = (n<0)?-n:n;  
	          
	        while(n!=0){  
	            long remainder = m%n;  
	            m = n;  
	            n = remainder;  
	        }  
	        return m;  
	    }  
	
	 public static long solve2(int[] nums){
		 if(debug){
				System.out.format("Using method 2 - Input numbers: ");
				for(int num:nums)
					System.out.format("%d,",num);	
				System.out.println();
		}
		 
		int k = nums.length;
		long lcmMin = Long.MAX_VALUE;
		
		
		for(int i=0;i<k;i++){		
			long lcm = 1;
			for(int j=0;j<k;j++){
				if(j!=i){
					lcm = lcm/gcd(lcm,nums[j])*nums[j];								
				}				
			}
			if(debug) System.out.format("(w/o %d), LCM=%d%n",nums[i],lcm);
			if(lcm<lcmMin) lcmMin = lcm;
		}
		if(debug){				
			System.out.format("%nN=%d%n",lcmMin);
		}
		return lcmMin;
	 }
	 
	 private static long lcm(int[] nums){		 
		//calculate the lcm of the n numbers
		long lcm = 1;
		for(int j=0;j<nums.length;j++){			
			lcm = lcm/gcd(lcm,nums[j])*nums[j];									
		}
		return lcm;
	 }
	 
	 //e.g. a=2^u*3^v*5^w; b=3^r*5^s*7^t, then return:
	 //b=7^t
	 private static long removeCommonFactors(long a,long b){
		long temp = a;
		long gcd = gcd(temp,b);
		while(gcd != 1){				
			b/=gcd;		
			temp = gcd;
			gcd = gcd(gcd,b);
		}
		return b;
	 }
	 //Another version: based on solve2(); no factoring
	 public static long solve3(int[] nums){
		 if(debug){
				System.out.format("Using method 3 - Input numbers: ");
				for(int num:nums)
					System.out.format("%d,",num);	
				System.out.println();
			}
		 
		 int k = nums.length;
		 long lcmMin = Long.MAX_VALUE;
	 
		 long lcm = lcm(nums);
		
		for(int i=0;i<k;i++){	
			int x = nums[i];
			long temp = lcm / x;
			
			long y = K_LCM.removeCommonFactors(temp,x);
			
			if(y==1)
				continue;
			
			/*
			long contriFactors = lcm/y;
			
			int[] newNums = new int[k-1];
			for(int j=0,m=0;j<k;j++){
				if(j!=i){
					newNums[m++] = (int)K_LCM.removeCommonFactors(temp,nums[j]);
				}
			}
			long lcmSub = lcm(newNums);
			long m = lcmSub * contriFactors;
			
			if(debug) System.out.format("(w/o %d), LCM=%d%n",x,m);
			if(m<lcmMin) lcmMin = m;	
			*/
			long lcmK_1 = 1;
			for(int j=0;j<k;j++){
				if(j!=i){
					lcmK_1 = lcmK_1/gcd(lcmK_1,nums[j])*nums[j];								
				}				
			}
			if(debug) System.out.format("(w/o %d), LCM=%d%n",x,lcmK_1);
			if(lcmK_1<lcmMin) lcmMin = lcmK_1;					
		}
		if(debug){				
			System.out.format("%nN=%d%n",lcmMin);
		}
		return lcmMin;
	 }
	public static int[] generateRandIntegers(){
			int totalKeys = 10;
			int KEYRANGE = 100;
			int i=0;		
			int[] nums = new int[totalKeys];
			while(i<totalKeys){
				nums[i++] = (int)(Math.random()*KEYRANGE+1);			
			} 
			return nums;
	}
	public static void main(String[] args) {	
				
		int[] inputNums = new int[]{2*2*2,2*3*3*3,2*3*5,3*3};
		long N= K_LCM.solve3(inputNums);
		long N0= K_LCM.solve2(inputNums);
		if(N != N0){
			System.out.println("Test Failed!");
		}
		
		System.out.println("***************************************");
		inputNums = new int[]{9,10,15};
		N= K_LCM.solve3(inputNums);
		N0= K_LCM.solve2(inputNums);
		if(N != N0){
			System.out.println("Test Failed!");
		}
		
		
		System.out.println("***************************************");
		inputNums = new int[]{80,40,79,7,13,39,32,80,74,4};
		N= K_LCM.solve3(inputNums);
		N0= K_LCM.solve2(inputNums);
		if(N != N0){
			System.out.println("Test Failed!");
		}
		
	
		
		System.out.println("***************************************");
		int testRandCases  = 10000;
		
		int[][] cases = new int[testRandCases][];
		for(int i=0;i<testRandCases;i++){
			int[] nums = generateRandIntegers();
			cases[i] = nums;
		}
			
		
		
		for(int i=0;i<testRandCases;i++){
			int[] nums = cases[i];
			long N1= K_LCM.solve(nums);
			long N2= K_LCM.solve2(nums);
			long N3= K_LCM.solve3(nums);					
			if(!(N1 == N2 && N2 == N3)){			
				System.out.format("Input numbers: ");
				for(int num:nums)
					System.out.format("%d,",num);	
				System.out.println();
				
				System.out.format(" Test Failed!");
				System.out.println();
				System.out.println();				
			}
		}
			
		
		
		System.out.println("***************************************");
		
		
		long start = System.currentTimeMillis();
		for(int i=0;i<testRandCases;i++){
			int[] nums = cases[i];
			N= K_LCM.solve(nums);
		}
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.format("Using method 1 - time cost: %d%n", end-start);
		System.out.println("***************************************");
		
		start = System.currentTimeMillis();
		for(int i=0;i<testRandCases;i++){
			int[] nums = cases[i];
			N= K_LCM.solve2(nums);
		}
		end = System.currentTimeMillis();
		System.out.format("Using method 2 - time cost: %d%n", end-start);
		System.out.println("***************************************");
		
		
		start = System.currentTimeMillis();
		for(int i=0;i<testRandCases;i++){
			int[] nums = cases[i];
			N= K_LCM.solve3(nums);
		}
		end = System.currentTimeMillis();
		System.out.format("Using method 3 - time cost: %d%n", end-start);
		
		System.out.println("----END----");		
	}	
}
测试输出:
***************************************
Using method 1 - time cost: 1913
***************************************
Using method 2 - time cost: 350
***************************************
Using method 3 - time cost: 421
----END----

以下是使用这三种方法的一个实例测试结果(输入数据为9,10和15):

Using method 1 - Input numbers: 9,10,15,
(w/o 9), LCM Factors:  2 1 3 1 5 1  lcm: 30
(w/o 10), LCM Factors:  3 2 5 1  lcm: 45
(w/o 15), LCM Factors:  2 1 3 2 5 1  lcm: 90
N=30


Using method 2 - Input numbers: 9,10,15,
(w/o 9), LCM=30
(w/o 10), LCM=45
(w/o 15), LCM=90
N=30


Using method 3 - Input numbers: 9,10,15,
(w/o 9), LCM=30
(w/o 10), LCM=45
(w/o 15), LCM=90
N=30

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<think>好的,我现在需要解决用户的题,即如何高效计算数组区间的最小公倍数LCM)并乘以对应的左右端点值。首先,我得理解用户的需。用户希望处理一个数组,对于给定的多个区间,每个区间计算其所有元素的最小公倍数,然后将这个LCM乘以区间的左端点和右端点。这听起来像是一个涉及数论和区间查询的题,需要找到高效的方法来处理,尤其是当数组很大或查询次数很多时。 首先,我得回忆一下最小公倍数的性质。LCM的计算通常依赖于最大公约数(GCD),因为对于两个数a和b,有$LCM(a,b) = \frac{a \times b}{GCD(a,b)}$。对于多个数的情况,LCM可以通过迭代计算,即先计算前两个数LCM,再与第三个数计算,依此类推。但是,如果直接对每个区间内的元素都这样逐个计算,时间复杂度会很高,特别是当区间很大或查询次数多的时候,比如O(n)每次查询,这显然不高效。 所以,我需要寻找一种预处理的方法,或者利用数据结构来加速区间查询。常见的区间查询题,比如区间和、最大值、最小值等,可以用前缀和、线段树、稀疏表(Sparse Table)等方法。但LCM的性质是否允许类似的预处理呢? 考虑前缀LCM数组。假设有一个数组pre_lcm,其中pre_lcm[i]表示从数组第一个元素到第i个元素的LCM。这样,对于区间[L, R],是否能通过pre_lcm[R] / pre_lcm[L-1]来得到?这显然是不成立的,因为LCM不具备这样的可减性。例如,数组元素是2,3,4,pre_lcm[3]是12。区间[2,3]的LCMLCM(3,4)=12,而pre_lcm[3]/pre_lcm[1]=12/2=6,不等于12。所以这种方法行不通。 那有没有其他预处理方式?或者考虑分块处理?比如将数组分成块,每个块存储该块的LCM,这样查询时只需要处理块内和块间的元素。但即使这样,当区间跨越多个块时,可能需要合并多个块的LCM,而合并两个块的LCM可能需要计算整个块元素的LCM,这可能无法显著提升效率。 另一个思路是使用线段树。线段树可以在O(log n)的时间内处理区间查询,前提是合并操作可以在常数或较低的时间完成。对于LCM来说,线段树的每个节点可以存储对应区间的LCM值。当合并两个子区间时,父节点的LCM值就是这两个子区间的LCMLCM。例如,左子区间的LCM是a,右子区间的LCM是b,那么父节点的LCM就是LCM(a, b)。这样,构建线段树的时间是O(n),每次查询的时间是O(log n)。这似乎可行。 但需要注意的是,LCM的计算次数可能很高,特别是当合并的区间较大时。比如,线段树的每个节点合并时都要计算两个数LCM,这个操作的时间取决于数值的大小。如果数组中的元素很大,那么计算GCD的时间可能会影响整体性能。不过,对于一般的题,这种方法可能已经足够高效。 此外,用户还需要将得到的区间LCM乘以左右端点。这一步比较简单,因为一旦得到LCM,乘上L和R的值是O(1)的时间,所以不会影响整体复杂度。 现在,我需要验证这个方法的可行性。假设线段树的每个节点存储区间的LCM,那么在构建时,每个父节点需要合并左右子节点的LCM。例如,对于数组元素[2,3,4],线段树的根节点存储的是LCM(2,3,4)=12,左子节点存储LCM(2,3)=6,右子节点存储4。当查询区间[2,3],即元素3和4,线段树会找到对应的节点,计算LCM(3,4)=12,然后乘以L=2和R=3,得到12*2*3=72。 但这里可能有一个题:线段树的结构是否能正确分割区间。例如,当区间不是刚好覆盖整个节点时,可能需要分解成多个节点合并。比如查询区间[1,3],即元素2,3,4,线段树会先分解为左子树的区间[1,2](元素2和3)和右子树的区间[3,3](元素4),然后合并两者的LCMLCM(6,4)=12。这确实正确。 因此,线段树的方法在理论上是可行的。接下来,需要考虑实现的题。线段树的每个节点存储对应区间的LCM值,构建时递归分割数组,直到叶节点(单个元素),然后自底向上计算每个区间的LCM。查询时,将查询区间分解为线段树中的若干节点,计算这些节点的LCMLCM,得到最终的LCM值。 此外,还需要考虑如何处理多个查询。如果用户需要处理多个区间查询,线段树的方法显然比每次遍历区间元素计算LCM要高效得多,特别是当查询次数多的时候。 但是,线段树的构建和查询的时间复杂度如何呢?构建线段树的时间是O(n),因为每个节点处理一次。每个节点的处理需要计算两个子节点的LCM,这需要O(1)的时间(假设GCD的计算是常数时间,但实际中这可能取决于数值的大小)。查询的时间是O(log n),每次查询可能需要合并O(log n)个节点的LCM值,每个合并操作需要计算两个数LCM。 但这里需要注意的是,计算两个数LCM的时间复杂度。计算GCD的最坏时间复杂度是O(log min(a,b)),使用欧几里得算法。因此,每次LCM计算的时间取决于数值的大小。如果数组中的元素很大,这可能会影响实际运行时间。不过,对于大多数实际应用场景,这种方法可能仍然可行,尤其是当数组元素的值不是特别大的时候。 此外,如果数组中的元素频繁变化,线段树还支持动态更新,这可能是另一个优势。不过,用户的题中没有提到是否需要处理动态数组,所以可能不需要考虑这一点。 现在,另一个可能的优化点:如果数组中的元素有某些特性,比如数值较小,或者有重复的元素,是否可以提前预处理?或者是否可以使用其他数据结构,例如稀疏表(Sparse Table)来处理区间LCM查询? 稀疏表通常用于处理静态数组的区间查询,例如区间最小值、最大值、或某些可重复贡献的题(即区间查询的结果可以通过两个重叠的区间的结果合并得到)。然而,LCM是否满足可重复贡献的性质?比如,假设我们有区间A和区间B,它们的交集部分是否会影响合并后的LCM?例如,如果两个区间A和B的LCM分别为a和b,那么合并后的区间的LCMLCM(a,b)。如果是这样的话,那么稀疏表可能适用,因为区间的LCM可以通过将查询区间分解为两个幂次长度的区间,然后合并它们的LCM。例如,对于长度为L的区间,找到最大的k,使得2^k ≤ L,然后将区间分解为左端点的2^k长度和右端点减去2^k的2^k长度,这样两个区间的LCM合并就是整个区间的LCM。 不过,这需要验证是否成立。例如,假设一个区间分成两个子区间,这两个子区间的LCM分别为a和b,那么整个区间的LCM是否是LCM(a,b)?比如数组是2,3,4,分成前两个元素和后一个元素:前两个的LCM是6,后一个的LCM是4,合并后的LCMLCM(6,4)=12,与原区间的LCM相同。另一个例子:数组是3,4,6,分成3,4和6。前两个的LCM12,后一个的LCM是6,合并后的LCMLCM(12,6)=12,而整个区间的LCMLCM(3,4,6)=12。这似乎成立。那是否总是成立呢? 假设区间被分成两个子区间,所有元素的LCM等于这两个子区间各自的LCMLCM。数学上,这应该是成立的。因为整个区间的所有元素都被这两个子区间覆盖,所以整个区间的LCM应该是这两个子区间的LCMLCM。例如,设原区间的元素为A ∪ B,那么LCM(A ∪ B) = LCM(LCM(A), LCM(B))。因此,这种分解是成立的。因此,稀疏表的方法可能适用于这种情况。 这样的话,稀疏表的时间复杂度是O(n log n)的预处理时间和O(1)的查询时间,这可能比线段树的O(log n)查询更快。但需要确认这一点。 稀疏表的构建方式是,对于每个起始点i,预先计算从i开始长度为2^j的区间的某些信息。对于LCM来说,每个表项st[j][i]表示从i开始,长度为2^j的区间的LCM。预处理时,j从1到log2(n),每个st[j][i] = LCM(st[j-1][i], st[j-1][i + 2^{j-1}])。这样,构建完成后,对于任意区间[L, R],找到最大的k使得2^k ≤ R-L+1,然后区间的LCM就是 LCM(st[k][L], st[k][R-2^k +1])。这应该可以得到正确的结果。 例如,对于区间[L, R],长度是len = R-L+1。找到最大的k,使得2^k ≤ len。然后,该区间可以被分解为两个长度为2^k的区间,可能会有重叠,但因为LCM的可重复贡献性,结果不受影响。例如,假设len=5,k=2(2^2=4),则分解为[L, L+3]和 [R-3, R],两个区间的LCM合并就是整个区间的LCM。 因此,使用稀疏表的方法可能更高效,尤其是在处理大量查询时,因为每次查询的时间是O(1),而线段树是O(log n)。 但稀疏表的预处理时间是O(n log n),因为对于每个j(最多log n层),需要处理O(n)个起始点。每个处理步骤需要计算两个长度为2^{j-1}的区间的LCMLCM。这可能比线段树的预处理时间更长,但取决于具体的实现和题规模。 现在,题转化为:如何选择线段树和稀疏表,哪种更适合用户的题? 假设用户需要处理大量的区间查询,那么稀疏表的O(1)查询时间更有优势。如果数组是静态的,稀疏表是更好的选择。如果数组需要动态更新,则线段树更合适。但用户的题中没有提到数组是否动态变化,所以假设是静态的,那么稀疏表可能更优。 接下来,需要具体设计如何实现这种方法。首先,预处理稀疏表,然后对于每个查询区间[L, R],找到对应的k值,分解成两个区间,查询它们的LCM,然后合并,得到整个区间的LCM,最后乘以L和R的值。 例如,假设数组是arr,预处理得到st表。对于查询区间[L, R],计算len = R - L + 1,找到最大的k使得2^k ≤ len。然后,两个区间的起始点是L和 R - 2^k +1,这两个区间的长度都是2^k。查询这两个区间的LCM,然后合并得到整个区间的LCM。 举个例子,数组是[2, 3, 4, 5],查询区间[1,4](假设索引从1开始),len=4,k=2。两个区间的起始点分别是1和 4-4+1=1,这显然有题。哦,这里可能需要重新考虑分解方法。正确的分解应该是,当区间长度为len,找到最大的k使得2^k ≤ len。然后第一个块是st[k][L],第二个块是st[k][R-2^k +1]。例如,len=5时,k=2(2^2=4),分解为[L, L+3]和 [R-3, R],这两个区间的LCM合并就是整个区间的LCM。 再以数组arr = [2,3,4,5,6],查询区间[1,5]。len=5,k=2(2^2=4)。分解为st[2][1](覆盖元素1-4)和 st[2][5-4+1=2](覆盖元素2-5)。这样,这两个区间的元素是1-4和2-5,它们的交集是2-4,但它们的并集是1-5,所以整个区间的LCM是这两个区间的LCMLCM。 因此,这种方法可以正确计算整个区间的LCM。 接下来,实现稀疏表的关键点在于预处理阶段,如何正确构建每个k层的st表。 现在,对于代码实现的大致步骤: 1. 预处理稀疏表st,其中st[k][i]表示从位置i开始,长度为2^k的区间的LCM。 2. 对于每个查询区间[L, R],计算区间长度len = R - L +1。找到最大的k,使得2^k <= len。 3. 计算两个块的LCM:st[k][L]和st[k][R - 2^k +1]。整个区间的LCMLCM(a, b),其中a和b是这两个块的LCM。 4. 最后,将得到的LCM乘以L和R的值(假设L和R是数组的索引,还是元素的值?这里需要明确用户的题中的左右端点的定义。比如,假设数组的索引是1-based,那么左端点是arr[L],右端点是arr[R]?或者左端点是L本身的值,即区间的起点作为数值?) 用户的题描述中提到“对应的左端点和右端点”,所以需要明确这里的左端点和右端点指的是区间的边界值,还是数组中的元素。例如,区间[L, R]的左端点值可能是数组中的元素arr[L],或者就是L的数值。这可能影响最终的计算结果。 假设用户的题中,左端点指的是区间的左边界值(比如,L是数组的索引,而左端点的值是arr[L]),同理右端点的值是arr[R]。例如,如果区间是[2,5],那么左端点是arr[2],右端点是arr[5]。这样,在计算LCM后,需要乘以arr[L]和arr[R]。或者,可能用户的题中的左右端点指的是区间的索引本身,比如L和R是位置,所以左端点是L,右端点是R。例如,区间[2,5]的左端点是2,右是5,所以结果是LCM乘以2*5=10。 这需要用户进一步澄清,但根据题的描述:“数组中各个区间的最小公倍数并乘以对应的左端点和右端点”,可能这里的左端点和右端点指的是区间的左右端点,即区间的起始和结束位置的值,而这两个值可能是指数组中的元素,或者它们的位置索引。例如,如果数组是[3,5,7],区间[1,3]的左端点是3,右是7,所以结果是 LCM(3,5,7) = 105,乘以3和7得到105*3*7=2205。或者,左端点是1,右是3,得到105*1*3=315。这取决于题定义。 因此,这个题中,用户可能需要明确左端点和右端点的具体定义。但根据用户的题描述,“对应的左端点和右端点”应该是指区间的左右端点本身,即区间的起始和结束位置的值,而不是数组中的元素值。或者,是否有可能左端点和右端点指的是区间的起始位置和结束位置的数值,比如索引?例如,区间[L, R]的左端点是L,右是R,所以是数值上的L和R。这需要根据题的上下文来判断。 但根据用户给出的示例中的题,可能用户的题中的左右端点指的是区间的左右边界的数值。例如,假设数组索引从1开始,区间[2,5]的左端点是2,右是5,那么计算的结果是LCM乘以2和5。这种情况下,左端点和右端点与数组的元素无关,而是区间的索引值。但另一种可能是,左右端点是该区间中第一个和最后一个元素的值。比如,如果数组是arr,区间是L到R,则左端点是arr[L],右是arr[R]。 这个题需要澄清,但假设用户的题中的左右端点指的是区间的左右边界的数值,即L和R本身的值,而不是数组中的元素。例如,区间是[L, R],左端点的值是L,右是R。那么,在计算时,需要将LCM的结果乘以L和R。 但此时,L和R是区间的起点和终点的索引,比如数组索引,所以对于数组来说,这可能不是特别有意义,除非题有其他上下文。例如,在数组的每个元素的位置i,其数值可能和i有关,但这种情况可能不常见。另一种可能,用户的题中的数组中的元素是数值,而左端点和右端点指的是该区间的起始和结束元素的值。例如,区间中的元素是a, b, c,左端点是a,右是c。但这种情况需要明确。 或者,用户的题中的左右端点可能是指区间的左右边界的索引。例如,区间[L, R]的左端点是L,右是R,那么结果就是LCM乘以L*R。这种情况下,L和R是数组的位置索引,可能与题相关。 此时,由于用户的题中没有明确说明,我需要假设用户的题中的左右端点指的是区间的左右边界的索引,即L和R的值。例如,如果区间是[2,5],则左端点是2,右是5,所以结果中的乘数是2*5。或者,可能是指数组元素的值,即arr[L]和arr[R]。这点需要假设,但为了继续解决题,我需要暂时做一个假设。 假设用户的题中的左右端点指的是区间的左右边界的索引,比如位置,那么对于区间[L, R],左端点是L,右是R。例如,数组索引从1开始,那么当L=2,R=5时,乘数是2*5=10。或者,如果数组索引从0开始,则是不同的结果。 或者,可能用户的题中的左右端点指的是该区间的最小和最大值?或者其他属性? 这个题的不明确可能导致解决方案的错误,因此需要尽可能明确。但鉴于用户的题描述中的示例可能并不存在,我需要根据常规情况做一个合理的假设。 假设这里的左端点和右端点指的是该区间的起始位置和结束位置的数值,例如,当区间是[L, R]时,左端点是L,右端点是R,两者都是数组的索引(假设数组是1-based或0-based)。例如,对于数组arr = [3,1,4,2],区间[1,3]的左端点是1,右端点是3,那么乘数是1*3=3,而该区间的元素是3,1,4,LCM12,所以结果是12*1*3=36。 或者,假设左端点和右端点是该区间的第一个和最后一个元素的值。例如,对于上述例子,左端点是3,右端点是4,所以乘数是3*4=12,结果12*3*4=144。 这两种情况的处理方式不同。因此,用户的题需要明确这一点。不过,在用户的题中,可能左右端点指的是区间的起始和结束的位置值,即L和R,而非元素的值。例如,用户可能在处理某个特定的题,其中需要将区间的LCM乘以L和R的值。比如,题可能涉及到坐标或位置相关的计算。 但无论哪种情况,只要能够高效地得到区间的LCM,后续的乘法操作都是简单的,只需要取对应的值相乘即可。因此,题的核心仍然是如何高效计算区间的LCM。 现在,回到解决方案的选择,无论是线段树还是稀疏表,只要能高效得到区间的LCM,那么后续的乘法操作就可以快速完成。因此,现在的题转化为如何选择合适的数据结构。 考虑到稀疏表在预处理后的查询时间是O(1),而线段树是O(log n),对于大量查询的情况,稀疏表更为高效。但稀疏表的预处理时间可能更高。如果数组的长度是n,预处理稀疏表需要O(n log n)的时间和空间,而线段树的时间和空间是O(n)。 例如,当n=1e5时,稀疏表的预处理需要log2(n)17层,每层存储n个元素,总空间是O(n log n)=1e5 *17 ≈1.7e6,这应该可以接受。线段树的空间是4*n ≈4e5,更小。但预处理时间可能线段树更快,因为每个节点只需要计算两个子节点的LCM,而稀疏表需要计算每个层的每个位置的两个块合并后的LCM。不过,这可能因实现而异。 但无论如何,两种方法都是可行的,具体取决于题的约束条件。例如,如果时间要非常严格,且查询次数极大,稀疏表更好;否则,线段树可能更灵活。 现在,另一个考虑因素是LCM的动态性。如果数组元素可能被修改,线段树支持动态更新,而稀疏表是静态的。用户的题中没有提到需要处理更新,所以可以假设数组是静态的。 综上,选择稀疏表的方法可能更优,因为查询时间更快。 现在,具体实现步骤如下: 1. 预处理稀疏表: a. 计算每个区间的长度是2的幂次方。 b. 对于每个位置i和每个k(0到log2(n)),存储从i开始长度为2^k的区间的LCM。 c. 预处理时,k从0到最大可能的幂次,其中k=0时,长度为1,每个位置的st[0][i] = arr[i]的LCM(即本身)。 d. 对于k>0,st[k][i] = LCM(st[k-1][i], st[k-1][i + 2^{k-1} ])。 2. 查询区间[L, R]: a. 计算长度len = R - L +1。 b. 找到最大的k,使得2^k <= len. c. 分解区间为两个块,第一个块是st[k][L],覆盖从L到L+2^k -1;第二个块是st[k][R - 2^k +1],覆盖从R -2^k +1到 R. d. 整个区间的LCM是这两个块的LCMLCM。 3. 将得到的LCM乘以L和R的值(假设L和R是区间的起始和结束位置的数值)。 接下来,需要验证这种方法是否正确。例如,测试一个简单的案例: 数组arr = [2,3,4,5], 预处理后的st表: k=0(长度1): st[0][0] =2,st[0][1]=3,st[0][2]=4,st[0][3]=5. k=1(长度2): st[1][0] = LCM(2,3)=6;st[1][1]=LCM(3,4)=12;st[1][2]=LCM(4,5)=20. k=2(长度4): st[2][0] = LCM(st[1][0], st[1][2])= LCM(6,20)=60. 当查询整个区间[0,3](len=4),k=2。两个块是 st[2][0]和st[2][3-4+1=0],所以 LCM(60,60)=60。而整个区间的LCMLCM(2,3,4,5)=60,正确。 另一个例子,查询区间[1,3],len=3,最大的k是1(2^1=2 <=3)。分解为 st[1][1](覆盖位置1和2,元素3和4,LCM=12)和 st[1][3-2+1=2](覆盖位置2和3,元素4和5,LCM=20)。整个区间的LCMLCM(12,20)=60。但原区间的元素是3,4,5,它们的LCM是60,正确。 因此,稀疏表的方法是正确的。 现在,代码实现的步骤: 首先,计算每个k的st表。这需要预先计算log2(n)的最大值。然后,对于每个k,填充st[k][i]。注意,数组的索引可能需要从0或1开始,需保持一致。 然后,对于查询,分解区间并计算。 现在,如何处理数组的索引?假设数组是0-based。 例如,数组索引从0到n-1,区间[L, R]是闭区间。当处理时,必须确保R -2^k +1 >= L + 2^k ? 可能不需要,只要两个块的并集覆盖整个区间即可。例如,当len=3,k=1,分解后的两个块的长度是2,起始位置是L和 R - 2^k +1= R-1。例如,L=1,R=3,两个块是 [1,2]和 [2,3],合并后的区间是1-3。它们的LCMLCM(3,4,5) = LCM(12,5)=60。 因此,这种方法正确。 现在,关于如何找到最大的k,使得2^k <= len。这可以通过计算floor(log2(len))。例如,len=5,log2(5)≈2.32,取k=2(2^2=4 <=5)。 现在,代码实现中需要注意,当计算k时,可以使用位运算或内置函数。例如,在Python中,可以使用k = len.bit_length() -1,例如,5的二进制是101,长度是3,所以k=2。 现在,编写代码的大致步骤: 预处理: n = len(arr) max_k = floor(log2(n)) 或者通过计算二进制最高位。 建立st表,其中每个元素st[k][i]表示从i开始,长度为2^k的区间的LCM。 查询函数: def query(L, R): len_ = R - L +1 k = len_.bit_length() -1 size = 1 <<k a = st[k][L] b = st[k][R - size +1] lcm_val = LCM(a, b) return lcm_val * L * R # 假设L和R是乘数,这里可能需要根据题定义调整 注意,这里的L和R是数组的索引,还是区间的左右端点的值?例如,如果数组索引是0-based,那么对于区间[L, R],乘数可能是 (L+1)(R+1),如果用户的题中的左右端点是以1-based的位置数值。或者,如果题中的左右端点直接是L和R的值,那么乘数就是L和R。 假设用户的题中的左右端点指的是区间的索引,例如,在0-based的情况下,L和R是数组的索引,所以乘数是L和R本身的值。或者,如果是1-based,则乘数可能是L+1和 R+1。这需要根据具体题而定,但此处假设用户的题中的左右端点指的是区间的起始和结束索引,所以直接相乘即可。 现在,关于LCM和GCD的计算,需要实现这两个函数。在Python中,可以使用math.gcd,但注意math.gcd返回的是非负整数,并且处理的是绝对值。LCM(a,b) = abs(a*b) // gcd(a,b),但需要考虑其中一个数为0的情况。不过,在用户的题中,数组中的元素是否可能为0?如果可能,则LCM的处理需要特别处理,因为0和任何数的LCM是0(或者未定义,具体取决于定义)。例如,如果数组中有0,那么区间的LCM可能为0,这会影响到后续的乘法。因此,需要确认题中的数组元素是否都是正整数。假设用户的题中的数组元素是正整数,这样可以安全地进行计算。 综上,稀疏表的方法是一个可行的解决方案。 现在,回到用户的题,他们希望高效地计算各个区间的LCM并乘以左右端点。因此,解决方案的大致步骤是: 1. 预处理稀疏表,用于快速查询任意区间的LCM。 2. 对于每个查询,使用稀疏表在O(1)时间内得到区间的LCM。 3. 将得到的LCM乘以区间的左右端点值,得到结果。 这应该可以满足高效计算的需。 接下来,需要考虑如何处理大数的LCM计算。例如,当数组中的元素很大时,计算GCD可能需要较多时间。但Python的math.gcd函数在底层是用C实现的,速度较快,所以对于大部分情况应该可以接受。 此外,需要注意在预处理时,稀疏表的每个st[k][i]可能存储很大的数值,导致数值溢出。例如,当数组元素较多且数值较大时,LCM可能变得极大,超出普通整数类型的范围。Python的int类型可以处理大整数,但计算时可能会有性能题。因此,如果数组很大或元素值很大,可能需要考虑其他优化方法,或者题是否允许取模等操作。但用户的题中没有提到这些限制,所以假设在普通情况下处理即可。 综上,最终的解决方案是使用稀疏表预处理区间LCM,并在查询时快速计算每个区间的LCM,然后乘以左右端点值。 现在,需要将这个思路转化为具体的代码示例。 假设数组是arr,预处理稀疏表的Python代码可能如下: import math def build_sparse_table(arr): n = len(arr) max_k = (n).bit_length() st = [] # 初始化k=0层 st.append([x for x in arr]) # 构建其他层 k =1 while (1 <<k) <=n: current_st = [] for i in range(n - (1 <<k) +1): left = st[k-1][i] right = st[k-1][i + (1 << (k-1))] current_lcm = lcm(left, right) current_st.append(current_lcm) st.append(current_st) k +=1 return st def lcm(a, b): return a * b // math.gcd(a, b) 但上述代码存在题,比如当k超过初始的max_k时,循环可能无法正确停止。或者需要预先计算最大的k值。例如,最大的k是floor(log2(n)), 所以可以预先计算k的最大值: max_level = 0 while (1 << (max_level+1)) <=n: max_level +=1 或者,在循环中逐层构建直到无法再构建。 另外,注意,当i的范围是0到n - (1 <<k),因为每个块的长度是2^k,所以i的取值范围需要满足i + 2^k -1 <n。因此,对于每个k,i的上限是n - (1 <<k)。 在代码中,对于每个k层,st[k]的长度是n - (1 <<k) +1。 例如,当n=4,k=2时,块长度是4,i只能是0。 现在,编写查询函数: def query_sparse_table(st, L, R): len_ = R - L +1 k = len_.bit_length() -1 if (1 <<k) > len_: k -=1 size = 1 <<k a = st[k][L] b = st[k][R - size +1] return lcm(a, b) 但需要确保在查询时,k不超过st的层数。例如,当k超过st的最大层数时,会出错。因此,在构建时,需要确保st包含足够的层数。 例如,构建时,k的循环应继续直到(1 <<k) <=n。此时,最大的k是 floor(log2(n)). 现在,测试代码是否正确: 测试案例1: arr = [2,3,4,5] 预处理: k=0: st[0] = [2,3,4,5] k=1:块长度2. st[1][0] = LCM(2,3)=6 st[1][1] = LCM(3,4)=12 st[1][2] = LCM(4,5)=20 k=2:块长度4. st[2][0] = LCM(st[1][0], st[1][2]) → st[1][0]是6,st[1][2]是20LCM(6,20)=60. 当查询区间[0,3](整个数组),k=2,size=4。a=st[2][0]=60,b=st[2][0]=60 → LCM=60. 正确,因为原数组的LCM是60。 另一个测试案例,查询区间[1,3](元素3,4,5),len=3 →k=1,size=2。分解为块[1,2]和块[2,3]。st[1][1]=12,st[1][2]=20LCM(12,20)=60。正确。 现在,用户的题需要将得到的LCM乘以L和R的值。例如,如果L和R是区间的索引(比如0-based),那么假设查询区间[1,3],L=1,R=3,乘数是1*3=3 → 60*3=180。或者,如果用户的题中的左右端点指的是数组中的元素值,那么需要取arr[L]和arr[R]。例如,arr[1]=3,arr[3]=5 →乘数是3*5=15 →60*15=900. 因此,在代码中,根据用户的需,乘数部分需要调整。例如: result = lcm_val * L_val * R_val 其中L_val和R_val根据题定义取。假设用户的题中的左右端点指的是区间的起始和结束位置的数值(比如索引+1,假设1-based),那么代码中的L和R在0-based的情况下需要转换为L+1和 R+1。例如: L_index = 0-based的起始索引,R_index是0-based的结束索引。那么,左端点的数值是L_index +1,右端点的数值是 R_index +1。因此,乘数是 (L_index+1) * (R_index+1). 或者,如果用户的题中的左右端点直接是区间的起始和结束位置的0-based索引,则乘数是 L*R。 这需要根据具体题而定。因此,在代码中,可能需要根据题的具体定义进行调整。 综上,最终的解决方案是使用稀疏表预处理区间LCM,查询时快速得到结果,并乘以对应的左右端点值。这可以达到高效处理的目的,预处理时间O(n log n),查询时间O(1) per query。 因此,这个方法是可行的,并且满足用户对高效计算的需。</think>要高效计算数组区间最小公倍数LCM)并乘以左右端点值,可以采用稀疏表(Sparse Table)进行预处理,实现$O(n \log n)$的预处理时间和$O(1)$的查询时间。以下是具体实现方法: ### 方法思路 1. **稀疏表预处理**:构建二维数组`st`,其中`st[k][i]`表示从索引`i`开始、长度为$2^k$的子数组的LCM。 2. **区间查询**:将任意区间$[L, R]$分解为两个长度为$2^k$的子区间(可能存在重叠),合并两部分的LCM即可得到整个区间的LCM。 3. **端点值计算**:将得到的LCM乘以区间的左端点值$L$和右端点值$R$(根据具体定义,可能是索引值或元素值)。 ### 实现代码 ```python import math def build_sparse_table(arr): n = len(arr) max_level = 0 while (1 << (max_level + 1)) <= n: max_level += 1 st = [ [0] * n for _ in range(max_level + 1) ] for i in range(n): st[0][i] = arr[i] k = 1 while (1 << k) <= n: for i in range(n - (1 << k) + 1): left = st[k-1][i] right = st[k-1][i + (1 << (k-1))] st[k][i] = (left * right) // math.gcd(left, right) k += 1 return st def query_lcm(st, L, R): length = R - L + 1 k = length.bit_length() - 1 if (1 << k) > length: k -= 1 size = 1 << k a = st[k][L] b = st[k][R - size + 1] return (a * b) // math.gcd(a, b) # 示例使用 arr = [2, 3, 4, 5] st = build_sparse_table(arr) L, R = 0, 3 # 区间[0,3],假设索引为0-based lcm_val = query_lcm(st, L, R) result = lcm_val * (L + 1) * (R + 1) # 假设左右端点为1-based位置值 print(f"区间[{L+1}, {R+1}]的结果: {result}") ``` ### 复杂度分析 - **预处理**:时间复杂度$O(n \log n)$,空间复杂度$O(n \log n)$。 - **单次查询**:时间复杂度$O(1)$。 ### 应用场景 此方法适用于**静态数组**的多次区间LCM查询题,例如: 1. 算法竞赛中需快速响应多个区间查询的场景。 2. 数据分析中统计特定区间的LCM特征时。
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