最大公约数
最大公约数
最大公约数即为 Greatest Common Divisor,常缩写为 gcd。
一组整数的公约数,是指同时是这组数中每一个数的约数的数。 是任意一组整数的公约数。
一组整数的最大公约数,是指所有公约数里面最大的一个。
那么如何求最大公约数呢?我们先考虑两个数的情况。
欧几里得算法
如果我们已知两个数 和 ,如何求出二者的最大公约数呢?
不妨设
我们发现如果 是 的约数,那么 就是二者的最大公约数。 下面讨论不能整除的情况,即 ,其中 。
我们通过证明可以得到 ,过程如下:
设 ,显然有 。设 ,则 。
由右边的式子可知 为整数,即 所以对于 的公约数,它也会是 的公约数。
反过来也需要证明:
设 ,我们还是可以像之前一样得到以下式子 。
因为左边式子显然为整数,所以 也为整数,即 ,所以 的公约数也是 的公约数。
既然两式公约数都是相同的,那么最大公约数也会相同。
所以得到式子
既然得到了 ,这里两个数的大小是不会增大的,那么我们也就得到了关于两个数的最大公约数的一个递归求法。
| // C++ Version
int gcd(int a, int b) {
if (b == 0) return a;
return gcd(b, a % b);
}
|
| # Python Version
def gcd(a, b):
if b == 0:
return a
return gcd(b, a % b)
|
递归至 b==0
(即上一步的 a%b==0
) 的情况再返回值即可。
上述算法被称作欧几里得算法(Euclidean algorithm)。
如果两个数 和 满足 ,我们称 和 互质。
欧几里得算法的时间效率如何呢?下面我们证明,欧几里得算法的时间复杂度为 。
当我们求 的时候,会遇到两种情况:
- ,这时候 ;
- ,这时候 ,而对 取模会让 至少折半。这意味着这一过程最多发生 次。
第一种情况发生后一定会发生第二种情况,因此第一种情况的发生次数一定 不多于 第二种情况的发生次数。
从而我们最多递归 次就可以得出结果。
事实上,假如我们试着用欧几里得算法去求 斐波那契数列 相邻两项的最大公约数,会让该算法达到最坏复杂度。
多个数的最大公约数
那怎么求多个数的最大公约数呢?显然答案一定是每个数的约数,那么也一定是每相邻两个数的约数。我们采用归纳法,可以证明,每次取出两个数求出答案后再放回去,不会对所需要的答案造成影响。
最小公倍数
接下来我们介绍如何求解最小公倍数(Least Common Multiple, LCM)。
一组整数的公倍数,是指同时是这组数中每一个数的倍数的数。0 是任意一组整数的公倍数。
一组整数的最小公倍数,是指所有正的公倍数里面,最小的一个数。
两个数的
设 ,
我们发现,对于 和 的情况,二者的最大公约数等于
最小公倍数等于
由于
所以得到结论是
要求两个数的最小公倍数,先求出最大公约数即可。
多个数的
可以发现,当我们求出两个数的 时,求最小公倍数是 的复杂度。那么对于多个数,我们其实没有必要求一个共同的最大公约数再去处理,最直接的方法就是,当我们算出两个数的 ,或许在求多个数的 时候,我们将它放入序列对后面的数继续求解,那么,我们转换一下,直接将最小公倍数放入序列即可。
扩展欧几里得算法
扩展欧几里得算法(Extended Euclidean algorithm, EXGCD),常用于求 的一组可行解。
证明
设
由欧几里得定理可知:
所以
又因为
所以
因为 ,所以
将 不断代入递归求解直至 (最大公约数,下同)为 0
递归 x=1,y=0
回去求解。
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13 | // C++ Version
int Exgcd(int a, int b, int &x, int &y) {
if (!b) {
x = 1;
y = 0;
return a;
}
int d = Exgcd(b, a % b, x, y);
int t = x;
x = y;
y = t - (a / b) * y;
return d;
}
|
| # Python Version
def Exgcd(a, b):
if b == 0:
return a, 1, 0
d, x, y = Exgcd(b, a % b)
return d, y, x - (a // b) * y
|
函数返回的值为 ,在这个过程中计算 即可。
迭代法编写拓展欧几里得算法
因为迭代的方法避免了递归,所以代码运行速度将比递归代码快一点。
| int gcd(int a, int b, int& x, int& y) {
x = 1, y = 0;
int x1 = 0, y1 = 1, a1 = a, b1 = b;
while (b1) {
int q = a1 / b1;
tie(x, x1) = make_tuple(x1, x - q * x1);
tie(y, y1) = make_tuple(y1, y - q * y1);
tie(a1, b1) = make_tuple(b1, a1 - q * b1);
}
return a1;
}
|
如果你仔细观察 和 ,你会发现,他们在迭代版本的欧几里德算法中取值完全相同,并且以下公式无论何时(在 while 循环之前和每次迭代结束时)都是成立的: 和 。因此,该算法肯定能正确计算出 。
最后我们知道 就是要求的 ,有 。
矩阵的解释
对于正整数 和 的一次辗转相除即 使用矩阵表示如
其中向下取整符号 表示不大于 的最大整数。我们定义变换 。
易发现欧几里得算法即不停应用该变换,有
令
那么
满足 即扩展欧几里得算法,注意在最后乘了一个单位矩阵不会影响结果,提示我们可以在开始时维护一个 的单位矩阵编写更简洁的迭代方法如
| int exgcd(int a, int b, int &x, int &y) {
int x1 = 1, x2 = 0, x3 = 0, x4 = 1;
while (b != 0) {
int c = a / b;
std::tie(x1, x2, x3, x4, a, b) =
std::make_tuple(x3, x4, x1 - x3 * c, x2 - x4 * c, b, a - b * c);
}
x = x1, y = x2;
return a;
}
|
这种表述相较于递归更简单。
应用
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