📅  最后修改于: 2023-12-03 15:11:09.219000             🧑  作者: Mango
在计算机科学中,需要解决各种数学问题。其中之一是找到满足给定方程的三元组数量。本文将介绍一些计算满足给定方程的三元组数量的算法。
给定一个整数 $n$,计算满足以下方程的三元组 $(x, y, z)$ 的数量:
$$ x^2 + y^2 + z^2 = n $$
其中 $x, y, z$ 均为整数。
最容易想到的算法是暴力枚举所有可能的 $(x, y, z)$,并检查它们是否满足方程。由于 $|x|, |y|, |z| \le \sqrt{n}$,因此我们可以使用三个循环来枚举 $x, y, z$:
count = 0
for x in range(int(n**0.5)+1):
for y in range(int(n**0.5)+1):
for z in range(int(n**0.5)+1):
if x**2 + y**2 + z**2 == n:
count += 1
print(count)
如果 $n$ 的值比较大,计算时间将非常长。
观察到 $|x|, |y|, |z| \le \sqrt{n}$,我们可以使用哈希表来保存已经计算出来的 $x^2 + y^2$ 的值,然后在枚举 $z$ 时查询是否有 $n - z^2$ 的值在哈希表中:
count = 0
hash_map = {}
for x in range(int(n**0.5)+1):
for y in range(int(n**0.5)+1):
sum_xy = x**2 + y**2
if sum_xy not in hash_map:
hash_map[sum_xy] = 1
else:
hash_map[sum_xy] += 1
for z in range(int(n**0.5)+1):
target = n - z**2
if target in hash_map:
count += hash_map[target]
print(count)
时间复杂度为 $O(n^{3/2})$。
费马平方和定理指出:一个正整数 $n$ 能够表示成两个整数平方和的形式当且仅当 $n$ 的所有形如 $4k+3$ 的质因数的指数均为偶数。基于这个定理,我们可以先将 $n$ 分解质因数,然后统计每个质因子指数的奇偶性,计算满足条件的三元组数量:
import math
def prime_factorization(n):
factors = {}
while n % 2 == 0:
if 2 not in factors:
factors[2] = 1
else:
factors[2] += 1
n //= 2
for i in range(3, int(math.sqrt(n))+1, 2):
while n % i == 0:
if i not in factors:
factors[i] = 1
else:
factors[i] += 1
n //= i
if n > 2:
if n not in factors:
factors[n] = 1
else:
factors[n] += 1
return factors
def is_even(x):
return x % 2 == 0
factors = prime_factorization(n)
count = 1
for prime, exponent in factors.items():
if prime % 4 == 3 and is_even(exponent):
count = 0
break
if prime % 4 == 1:
count <<= exponent // 2
result = count << 1 if count > 0 else 0
print(result)
时间复杂度为 $O(\sqrt{n} \log n)$。
三平方定理指出:一个正整数 $n$ 能够表示成三个整数平方和的形式当且仅当 $n$ 的形如 $4k+3$ 的质因数的指数均为偶数。基于这个定理,我们可以从 $n$ 开始,枚举 $k$ 的值,计算 $n$ 是否能够表示成三个数平方和的形式:
result = 0
for k in range(int(n**0.5)+1):
remainder = n - k**2
if remainder < 0:
break
if remainder == 0:
result += 1
break
a = 1
b = int(remainder**0.5)
while a <= b:
sum_ab = a**2 + b**2
if sum_ab == remainder:
result += 1
break
elif sum_ab < remainder:
a += 1
else:
b -= 1
print(result)
时间复杂度为 $O(n^{1/2} \log n)$。
本文介绍了几个计算满足给定方程的三元组数量的算法。其中暴力搜索算法的时间复杂度为 $O(n^{3/2})$,使用哈希表算法的时间复杂度为 $O(n^{3/2})$,使用费马平方和定理算法的时间复杂度为 $O(\sqrt{n} \log n)$,使用三平方定理算法的时间复杂度为 $O(n^{1/2} \log n)$。在实际应用中,应根据具体情况选择适合的算法。