📅  最后修改于: 2023-12-03 14:44:13.695000             🧑  作者: Mango
在计算机程序设计中,经常需要对最小公倍数(LCM)进行求解。本文将介绍如何求解最小可能的max(A,B)使得LCM(A,B)=C。
在介绍求解方法之前,我们先来了解一下什么是最小公倍数。
最小公倍数是指两个或多个整数的公共倍数中,最小的那个数。例如,求解12和16的最小公倍数,首先列出它们的倍数:
12的倍数是:12、24、36、48、60、72,……
16的倍数是:16、32、48、64、80,……
可以发现,它们共同的倍数有48和96,而它们中最小的数是48,因此12和16的最小公倍数为48。
现在有一个问题,即如何求解最小可能的max(A,B)使得LCM(A,B)=C。
首先,我们需要知道两个数A和B的最小公倍数可以表示为它们的乘积除以它们的最大公约数(GCD):
LCM(A,B) = A * B / GCD(A,B)
因此,我们可以通过求解最大公约数来求解最小公倍数。
gcd(A,B)表示A和B的最大公约数,我们可以使用欧几里得算法(辗转相除法)来求解它:
求得gcd(A,B)之后,就可以通过上面的公式计算LCM(A,B)了。然而,这并不能直接得到最小可能的max(A,B)。
我们可以将A和B表示为其质因数的乘积形式:
A = p1^a1 * p2^a2 * …… * pn^an
B = p1^b1 * p2^b2 * …… * pn^bn
其中,p1、p2、……、pn为质数,a1、a2、……、an和b1、b2、……、bn为非负整数。
则gcd(A,B)就可以表示为:
gcd(A,B) = p1^min(a1,b1) * p2^min(a2,b2) * …… * pn^min(an,bn)
由于LCM(A,B) = A * B / GCD(A,B),因此:
LCM(A,B) = p1^max(a1,b1) * p2^max(a2,b2) * …… * pn^max(an,bn)
如果LCM(A,B)=C,则我们需要求解最小可能的max(A,B),使得上面的这个式子成立。
为了方便,设max(A,B)=A,min(A,B)=B,则有:
LCM(A,B) = A * B / gcd(A,B)
= A * B / (p1^min(a1,b1) * p2^min(a2,b2) * …… * pn^min(an,bn))
= p1^(a1+b1-min(a1,b1)) * p2^(a2+b2-min(a2,b2)) * …… * pn^(an+bn-min(an,bn))
根据上面的式子,我们可以列出以下约束条件:
其中,c1、c2、……、cn为C中每个质因数的指数。
由于A和B是整数,因此我们可以枚举A的值,然后通过上面的式子计算B的值,看是否符合约束条件,直到找到最小的符合条件的A为止。
下面是使用Python语言实现上述算法的代码片段(仅供参考):
from math import gcd
def lcm(a, b):
return a * b // gcd(a, b)
def min_max(a, b, c):
primes = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97]
c_factors = [0] * len(primes)
for i, prime in enumerate(primes):
while c % prime == 0:
c_factors[i] += 1
c //= prime
a_factors = [0] * len(primes)
for i, prime in enumerate(primes):
while a % prime == 0:
a_factors[i] += 1
a //= prime
for A in range(b, c+1):
b_factors = [0] * len(primes)
B = lcm(A, b)
for i, prime in enumerate(primes):
while B % prime == 0:
b_factors[i] += 1
B //= prime
flag = True
for i in range(len(primes)):
if a_factors[i] + b_factors[i] - min(a_factors[i], b_factors[i]) != c_factors[i]:
flag = False
break
if flag:
return A
return -1
本文介绍了如何求解最小可能的max(A,B)使得LCM(A,B)=C,方法基于对质因数的分解。该方法的时间复杂度大致为O((C-B) * log(C-B) * log(C)),空间复杂度为O(log(C)),因此在求解较大的C时会比较耗时。