博客
关于我
hdu 1788 Chinese remainder theorem again(gcd)
阅读量:389 次
发布时间:2019-03-05

本文共 890 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

为了解决这个问题,我们需要找到一个最小的正整数 ( x ),它满足给定的同余条件。每个模数 ( M_i ) 大于 ( a ),并且 ( x ) 除以 ( M_i ) 余 ( M_i - a )。

方法思路

我们可以利用中国剩余定理的思想来解决这个问题。具体来说,我们需要找到一个数 ( x ),它满足以下条件:

  • ( x \equiv a \mod (M_i - a) ) 对于每个 ( i ) 来说。

为了找到这样的 ( x ),我们可以通过以下步骤:

  • 计算所有给定模数 ( M_i ) 的最小公倍数(LCM)。
  • 将这个最小公倍数减去 ( a ),得到最小的满足条件的数。
  • 这个方法的正确性基于以下观察:当模数 ( M_i ) 有多个时,计算它们的最小公倍数可以帮助我们找到一个数,它在所有模数下都满足特定的余数条件。

    解决代码

    #include 
    using namespace std;typedef long long ll;int main() { int I, a; while (scanf("%d%d", &I, &a) != EOF) { if (I == 0 && a == 0) break; ll ans = 1; for (int num; scanf("%lld", &num) && I-- > 0) { ans = (ans * num) / __gcd(ans, num); } printf("%lld\n", ans - a); }}

    代码解释

  • 输入处理:读取输入数据,直到遇到 ( I = 0 ) 且 ( a = 0 ) 的情况时停止。
  • 计算最小公倍数:初始化 ans 为 1,然后逐个读取每个模数 ( M_i ),并更新 ans 为当前 ans 和新模数的最小公倍数。
  • 计算结果:将 ans 减去 ( a ),得到满足条件的最小正整数 x,并输出结果。
  • 这种方法确保了我们能够高效地找到满足所有同余条件的最小数。

    转载地址:http://jlewz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV 在 Linux 上的 python 与 anaconda 无法正常工作.收到未实现 cv2.imshow() 的错误
    查看>>
    Opencv 完美配置攻略 2014 (Win8.1 + Opencv 2.4.8 + VS 2013)上
    查看>>
    opencv 模板匹配, 已解决模板过大程序不工作的bug
    查看>>
    opencv&Python——多种边缘检测
    查看>>
    opencv&python——高通滤波器和低通滤波器
    查看>>
    OpenCV-Python接口、cv和cv2的性能比较
    查看>>
    opencv12-图像金字塔
    查看>>
    opencv21-像素重映射
    查看>>
    opencv22-直方图均衡化
    查看>>
    opencv26-模板匹配
    查看>>
    opencv27-轮廓发现
    查看>>
    opencv29-轮廓周围绘制矩形框和圆形框
    查看>>
    OpenCV3 install tutorial for Mac
    查看>>
    opencv3-Mat对象
    查看>>
    opencv30-图像矩
    查看>>
    opencv32-基于距离变换和分水岭的图像分割
    查看>>
    opencv4-图像操作
    查看>>
    opencv5-图像混合
    查看>>
    opencv6-调整图像亮度和对比度
    查看>>
    opencv9-膨胀和腐蚀
    查看>>