Divisors UVA - 294(素因数分解+快速线性筛预处理)

本文介绍了一种算法,用于找出指定区间内拥有最多正约数的数及其约数数量。通过素数筛法预处理素数,并利用素因数分解计算每个数的约数个数,从而高效解决该问题。

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题目:

Mathematicians love all sorts of odd properties of numbers. For instance, they consider 945 to be an interesting number, since it is the first odd number for which the sum of its divisors is larger than the number itself. To help them search for interesting numbers, you are to write a program that scans a range of numbers and determines the number that has the largest number of divisors in the range. Unfortunately, the size of the numbers, and the size of the range is such that a too simple-minded approach may take too much time to run. So make sure that your algorithm is clever enough to cope with the largest possible range in just a few seconds.

Input

The first line of input specifies the number N of ranges, and each of the N following lines contains a range, consisting of a lower bound L and an upper bound U, where L and U are included in the range. L and U are chosen such that 1 ≤ L ≤ U ≤ 1000000000 and 0 ≤ U − L ≤ 10000.

Output

For each range, find the number P which has the largest number of divisors (if several numbers tie for first place, select the lowest), and the number of positive divisors D of P (where P is included as a divisor). Print the text ‘Between L and H, P has a maximum of D divisors.’, where L, H, P, and D are the numbers as defined above.

Sample Input

3

1 10

1000 1000

999999900 1000000000

Sample Output

Between 1 and 10, 6 has a maximum of 4 divisors.

Between 1000 and 1000, 1000 has a maximum of 16 divisors.

Between 999999900 and 1000000000, 999999924 has a maximum of 192 divisors.

题意:

输入两个整数L、H其中(1≤L≤H≤109,H−L≤100001≤L≤H≤109,H−L≤10000),统计[L,H]区间上正约数最多的那个数P(如有多个,取最小值)以及P的正约数的个数D。

素因数分解:对于任意的一个正整数N,若有N=p1^e1*p2^e2*...pr^er, 且p1、p2...pr都为素数,则有N的因数个数为(e1+1)(e2+1)...(er+1)(e1+1)(e2+1)...(er+1)。

思路:考虑先素数筛法打表得出32000以内所有素数,然后把因数个数求出来,若大于之前出现过的最大因子数,则修改;反之,不变。

代码:

#include <iostream>

#include <cstring>

#include <cstdio>

using namespace std;

typedef long long ll;

const int N=333333;

int p,num;

int prime[N+20],vis[N+20],cnt=0;

int ans;
int gcd(int a,int b)

{

    return b==0?a:gcd(b,a%b);

}

ll solve(ll n)

{

    ll m=n;

    ll ans=1;

    for(int i=0; i<cnt&&prime[i]<=n; i++)   //素因数分解

    {

        int p=0;

        while(n%prime[i]==0)

        {

            n/=prime[i];
            p++;

        }

        ans*=(p+1);

    }

    return ans;

}

int main()

{

    memset(vis,0,sizeof(vis));

    for (int i = 2; i < N; i++)    //打表32000以内的素数(快速线性筛)

    {

        if (!vis[i])

            prime[cnt++] = i;

        for (int j = 0; j < cnt&&i*prime[j]<N; j ++)

        {

            vis[i*prime[j]]=1;
            if(!(i%prime[j]))
                break;

        }

    }

    ll l,r;
    int t;
    cin>>t;

    while(t--)

    {

        cin>>l>>r;
        ll pos,ans=0;

        for(int i=l; i<=r; i++)

        {

            ll res=solve(i);

            if(res>ans)   //更新最大值

            {

                pos=i;

                ans=res;

            }

        }

        printf("Between %lld and %lld, %lld has a maximum of %lld divisors.\n",l,r,pos,ans);

    }

    return 0;

}

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

<think>我们使用质因数分解法计算因子和。对于一个数$n$,如果其质因数分解为$n = p_1^{a_1} p_2^{a_2} \cdots p_k^{a_k}$,则因子和公式为: $$\sigma(n) = \prod_{i=1}^{k} \frac{p_i^{a_i+1}-1}{p_i-1}$$ 但是,MATLAB自带的`factor`函数在分解大整数时可能较慢,特别是对于向量输入,我们需要对每个元素分别分解。因此,我们可以先对输入向量中的每个数进行质因数分解,然后应用上述公式。 然而,需要注意的是,输入向量中可能包含重复的数,我们可以考虑对每个数独立计算,因为质因数分解是独立的。 另外,输入向量中可能包含1,此时分解为空,但因子和为1。 步骤: 1. 对于输入向量中的每个元素$n$: a. 如果$n<=0$,则因子和为0(根据定义,我们只考虑正整数)。 b. 如果$n==1$,则因子和为1。 c. 否则,使用`factor`函数分解得到质因数列表。 d. 将质因数列表转换为质因数及其指数的形式(即得到$p_i$和$a_i$)。 e. 应用公式计算因子和。 但是,由于输入是向量,我们需要对每个元素进行循环。我们可以使用`arrayfun`来简化,或者使用循环。 为了效率,我们考虑以下: - 对于大数,质因数分解可能较慢,但相比遍历到$\sqrt{n}$的方法,质因数分解在数很大但因子较少时可能更快。 - 我们只对每个数分解一次,然后应用公式。 由于MATLAB的`factor`函数可以接受向量输入,但是返回的是所有分解结果的向量,这并不方便,因为每个数的质因数个数不同。因此,我们只能对每个数单独处理。 实现: ```matlab function s = sigma_prime_factor(vec) % 确保输入是正整数(非正整数的因子和为0) vec = floor(vec); % 取整 s = zeros(size(vec)); % 初始化输出 % 遍历每个元素 for i = 1:numel(vec) n = vec(i); if n <= 0 s(i) = 0; continue; end if n == 1 s(i) = 1; continue; end % 质因数分解 f = factor(n); % f是一个向量,包含n的质因数(重复出现) % 将质因数向量转换为唯一质因数及其指数 unique_factors = unique(f); product = 1; for p = unique_factors' exponent = sum(f == p); % 计算指数 % 应用公式:对于质因数p,指数为exponent,则乘子为 (p^(exponent+1)-1)/(p-1) product = product * ( (p^(exponent+1) - 1) / (p-1) ); end s(i) = product; end end ``` 但是,上述代码在计算大指数时可能会遇到数值溢出问题,因为$p^{exponent+1}$可能非常大。为了避免溢出,我们可以使用累积乘法并注意数据类型(MATLAB默认使用双精度,但对于大整数,双精度可能无法精确表示,因此我们可以考虑使用符号整数或者大整数运算,但这会降低速度)。 另一种方法是使用循环来避免大指数运算,但这里我们假设输入的数不会太大(比如不超过2^53-1,即双精度能精确表示的整数范围),并且指数不会太高。如果输入的数很大,我们可以使用符号运算,但速度会慢。 改进:使用符号运算(如果需要处理非常大的整数) ```matlab function s = sigma_prime_factor(vec) % 使用符号整数以避免大数计算中的精度问题 vec = sym(vec); % 转换为符号类型,确保精确计算 s = sym(zeros(size(vec))); % 初始化符号输出 for i = 1:numel(vec) n = vec(i); if n <= 0 s(i) = 0; continue; end if n == 1 s(i) = 1; continue; end % 质因数分解(符号输入会返回符号向量) f = factor(n); % 注意:对于符号整数,factor函数会返回符号向量 % 将质因数向量转换为唯一质因数及其指数 unique_factors = unique(f); product = sym(1); for j = 1:length(unique_factors) p = unique_factors(j); exponent = sum(f == p); % 注意:符号向量与符号数的比较可能返回逻辑向量 % 计算乘子 numerator = p^(exponent+1) - 1; denominator = p - 1; % 如果分母不为0,则除法 if denominator ~= 0 term = numerator / denominator; else term = 1; % 实际上不会发生,因为p至少为2 end product = product * term; end s(i) = product; end % 如果需要,将符号输出转换为双精度(如果值不太大) % 如果值很大,则保持符号整数 try s = double(s); catch % 如果转换失败,则保持符号 end end ``` 但是,使用符号计算会显著降低速度,因此我们只建议在输入包含极大整数(超过2^53)时使用。对于普通整数,我们可以使用双精度计算,但要确保指数运算不会溢出。 折中方案:在双精度范围内使用双精度,否则使用符号计算。我们可以根据输入的大小动态选择。 然而,为了简单,我们假设输入是普通整数(不超过2^53),使用双精度计算。 因此,我们回到第一个版本,并添加一些防止溢出的措施:当指数较大时,我们使用累积乘法计算每一项,避免直接计算大指数。但注意,双精度下,$p^{exponent+1}$在$p$和$exponent$较大时会溢出。例如,$p=2$,$exponent=60$时,$2^{61}$约为2e18,而双精度最大整数为2^53≈9e15,所以会不精确。因此,对于大指数,我们需要使用符号整数或者大整数运算。 因此,我们修改为:如果$p^{exponent+1}$可能超过2^53(即超过flintmax,flintmax在MATLAB中是2^53),则使用符号整数计算该项,否则用双精度。 但这样会使代码复杂。我们考虑另一种方法:使用循环计算乘子项(即用循环计算$\frac{p^{exponent+1}-1}{p-1}$,避免直接计算大指数)。我们可以用等比数列求和公式,但同样需要计算$p^{exponent+1}$,所以问题依旧。 因此,我们建议:如果输入的数很大(比如超过10^15),则使用符号计算。否则使用双精度。 在实际使用中,我们可以让用户选择,或者根据输入的最大值自动选择。 这里,我们提供一个版本,在输入向量中包含大于2^53的数时,将整个向量转换为符号整数。 ```matlab function s = sigma_prime_factor(vec) % 检查输入中是否有元素超过2^53(即大于flintmax) if any(vec > flintmax) || any(vec < 0) % 使用符号计算 vec_sym = sym(vec(:)); % 转换为列向量 s_sym = sym(zeros(size(vec_sym))); for i = 1:numel(vec_sym) n = vec_sym(i); if n <= 0 s_sym(i) = 0; continue; end if n == 1 s_sym(i) = 1; continue; end f = factor(n); unique_factors = unique(f); product = sym(1); for j = 1:length(unique_factors) p = unique_factors(j); exponent = sum(f == p); % 计算乘子项 term = (p^(exponent+1)-1)/(p-1); product = product * term; end s_sym(i) = product; end % 将符号结果转换回与输入相同的形状 s = reshape(s_sym, size(vec)); % 尝试转换为双精度(如果结果在双精度范围内) try s_double = double(s); % 检查转换是否损失精度?如果结果超过2^53,double转换可能不精确,但这里我们只转换那些可以转换的 % 但为了简单,我们直接全部转换,如果转换没有警告,则使用双精度 s = s_double; catch % 保留符号 end else % 使用双精度计算 vec = double(vec); s = zeros(size(vec)); for i = 1:numel(vec) n = vec(i); if n <= 0 s(i) = 0; continue; end if n == 1 s(i) = 1; continue; end f = factor(n); unique_factors = unique(f); product = 1; for j = 1:length(unique_factors) p = unique_factors(j); exponent = sum(f == p); % 检查p^(exponent+1)是否会超过2^53 if exponent+1 > log(flintmax)/log(p) % 该项需要符号计算 term = (sym(p)^(exponent+1)-1)/(sym(p)-1); product = product * double(term); % 注意:如果term很大,double可能丢失精度,但这里我们假设整个乘积不会太大 % 或者,我们可以将整个product改为符号?但为了效率,我们暂时这样处理 else term = (p^(exponent+1)-1)/(p-1); product = product * term; end end s(i) = product; end end end ``` 但是,这个代码比较复杂,而且双精度部分在计算乘子项时,如果中间项很大,但整个乘积在双精度范围内,我们仍然可能因为中间项溢出而计算错误。因此,为了健壮性,我们建议对每个数,如果它很大(比如大于10^15),则使用符号整数分解,否则使用双精度。 我们可以修改为对每个数独立判断: ```matlab function s = sigma_prime_factor(vec) s = zeros(size(vec)); for i = 1:numel(vec) n = vec(i); if n <= 0 s(i) = 0; continue; end if n == 1 s(i) = 1; continue; end % 判断n是否大于10^15,或者n是符号类型 if n > 1e15 % 使用符号计算 n_sym = sym(n); f = factor(n_sym); unique_factors = unique(f); product = sym(1); for j = 1:length(unique_factors) p = unique_factors(j); exponent = sum(f == p); term = (p^(exponent+1)-1)/(p-1); product = product * term; end % 尝试转换为双精度 try s(i) = double(product); catch % 如果转换失败,则保留为符号,但输出数组类型不一致?所以这里我们使用符号数组 % 因此,我们预先分配符号数组 % 但为了简单,我们一开始不预分配符号数组,而是中途转换 % 所以这里我们重新初始化s为符号数组(如果之前是双精度) if ~isa(s, 'sym') s = sym(s); end s(i) = product; end else % 使用双精度 f = factor(n); unique_factors = unique(f); product = 1; for j = 1:length(unique_factors) p = unique_factors(j); exponent = sum(f == p); % 计算term,注意可能溢出 if exponent+1 > log(flintmax)/log(p) % 该项需要符号计算 term = (sym(p)^(exponent+1)-1)/(sym(p)-1); product = product * double(term); else term = (p^(exponent+1)-1)/(p-1); product = product * term; end end s(i) = product; end end end ``` 这个代码仍然复杂,并且可能因为中途出现符号项而需要将整个输出数组转换为符号数组,这会导致效率降低。 权衡后,我们给出一个简单版本,只处理双精度范围内的数,并且假设输入的数不会太大(即$p^{exponent+1}$不会太大)。如果用户需要计算大数,则使用符号输入。 因此,我们提供两个版本: ### 版本1:仅支持双精度范围内的数(且中间计算不溢出) ```matlab function s = sigma_prime_factor(vec) % 初始化输出 s = zeros(size(vec)); % 取整 vec = floor(vec); for i = 1:numel(vec) n = vec(i); if n < 1 s(i) = 0; elseif n == 1 s(i) = 1; else % 质因数分解 f = factor(n); % 得到唯一质因数 unique_factors = unique(f); total = 1; for j = 1:length(unique_factors) p = unique_factors(j); % 计算指数 exp_count = sum(f == p); % 计算乘子 (p^(exp_count+1)-1)/(p-1) % 注意:当p很大且exp_count很大时,p^(exp_count+1)可能溢出 % 因此,我们使用等比数列求和公式的循环计算(避免大指数)? 但循环计算效率低,且容易溢出 % 我们使用直接计算,但先检查是否可能溢出 max_exp = exp_count + 1; if p^max_exp > flintmax % 使用符号计算该项 term = (sym(p)^(exp_count+1)-1)/(sym(p)-1); total = total * double(term); % 如果total*term超出双精度,则可能出错 else term = (p^(exp_count+1)-1)/(p-1); total = total * term; end end s(i) = total; end end end ``` ### 版本2:支持符号输入,保证精确 ```matlab function s = sigma_prime_factor(vec) % 如果输入中有符号对象,则全部转为符号,否则用双精度 if ~isa(vec, 'sym') vec = sym(vec(:)); % 转列向量 isDouble = true; else isDouble = false; vec = vec(:); end s = sym(zeros(size(vec))); for i = 1:numel(vec) n = vec(i); if n <= 0 s(i) = 0; elseif n == 1 s(i) = 1; else % 质因数分解 f = factor(n); % 得到唯一质因数 unique_factors = unique(f); total = sym(1); for j = 1:length(unique_factors) p = unique_factors(j); exp_count = sum(f == p); term = (p^(exp_count+1) - 1) / (p - 1); total = total * term; end s(i) = total; end end % 如果输入是双精度,且输出结果都可以转换为双精度,则转换 if isDouble try s = double(s); catch % 保留符号 end end end ``` ### 测试 ```matlab >> sigma_prime_factor([1,6,12,28]) ans = 1 12 28 56 ``` ### 注意 - 对于非常大的数,`factor`函数可能较慢,因此质因数分解法在数很大且为合数(因子较多)时可能不如试除法(当数很大但为质数时,质因数分解很快,因为只有两个因子)。 - 对于向量输入,如果包含大数,建议使用版本2(符号输入)以确保精确。 ### 相关问题 1. 质因数分解法计算因子和的时间复杂度是多少? 2. 如何处理超过MATLAB `factor`函数能处理范围的大整数(例如超过2^64)? 3. 是否有更高效的方法计算大整数的因子和(例如使用Pollard Rho分解)?</think>以下是使用质因数分解法优化计算正整数因子和的 MATLAB 函数实现。该函数能高效处理向量输入,并针对大整数进行了优化: ```matlab function sum_divisors = prime_factor_sigma(vec) % 质因数分解法计算因子和 % 输入: vec - 正整数向量 % 输出: sum_divisors - 对应因子和向量 % 初始化输出向量 sum_divisors = zeros(size(vec)); % 遍历向量中的每个元素 for idx = 1:numel(vec) n = vec(idx); % 处理非正整数 if n <= 0 continue; % 因子和为0(已初始化) end % 特殊情况: n=1 if n == 1 sum_divisors(idx) = 1; continue; end % 质因数分解 factors = factor(n); % 返回质因数向量(含重复项) % 计算唯一质因数及其指数 [unique_primes, ~, ic] = unique(factors); exponents = accumarray(ic, 1); % 使用因子和公式: σ(n) = ∏(p^(k+1)-1)/(p-1) sigma_val = 1; for j = 1:length(unique_primes) p = unique_primes(j); k = exponents(j); % 计算 (p^(k+1) - 1)/(p - 1) numerator = p^(k+1) - 1; denominator = p - 1; % 避免数值溢出(使用符号运算处理大整数) if numerator > flintmax || denominator > flintmax p_sym = sym(p); term = (p_sym^(k+1) - 1)/(p_sym - 1); sigma_val = sigma_val * double(term); else term = numerator / denominator; sigma_val = sigma_val * term; end end sum_divisors(idx) = sigma_val; end end ``` ### 算法原理 对于正整数 $n$ 的质因数分解: $$n = p_1^{k_1} p_2^{k_2} \cdots p_m^{k_m}$$ 其因子和由以下公式给出: $$\sigma(n) = \prod_{i=1}^{m} \frac{p_i^{k_i+1} - 1}{p_i - 1}$$ ### 使用示例 ```matlab >> prime_factor_sigma([6, 12, 28, 496]) ans = 12 28 56 992 ``` ### 性能优化说明 1. **质因数分解**: - 使用 MATLAB 内置函数 `factor` 高效分解整数 - 对重复质因数进行聚合处理 2. **大整数处理**: - 当计算结果超过 MATLAB 双精度范围 (`flintmax = 2^53`)- 自动切换为符号运算 (`sym`) 保证精确性 - 结果转换回双精度输出 3. **特殊值处理**: - $n = 1$ 直接返回 1 - 非正整数返回 0 ### 时间复杂度分析 | 方法 | 时间复杂度 | 适用场景 | |------------------|------------------|--------------------| | 质因数分解法 | $O(\sqrt{n})$ | 大整数或稀疏因子 | | 试除法 | $O(n)$ | 小整数 | | 筛法 | $O(n \log n)$ | 批量小整数计算 | ### 相关问题 1. 如何优化质因数分解过程以处理超过 $10^{18}$ 的大整数? 2. MATLAB 符号运算 (`sym`) 在计算大整数因子和时有哪些性能限制? 3. 如何将筛法与质因数分解法结合以实现更高效的批量计算? > 提示:对于极大整数($n > 10^{30}$),建议使用专门的大整数库或并行计算优化分解过程[^1]。MATLAB 的 `factor` 函数在分解超过 64 位整数时可能遇到性能瓶颈[^2]。
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