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中国剩余定理 与 扩展中国剩余定理
一、问题引入
先看一道$poj$上的题目:【$POJ1006$】 $Biorhythms$
题意: 人自出生起就有体力,情感和智力三个生理周期,分别为$23$,$28$和$33$天。一个周期内有一天为峰值,在这一天,人在对应的方面(体力,情感或智力)表现最好。通常这三个周期的峰值不会是同一天。现在给出三个日期,分别对应于体力,情感,智力出现峰值的日期。然后再给出一个 起始日期$d$,要求从这一天开始,算出最少再过多少天后三个峰值同时出现。
分析: 首先我们知道,任意两个峰值之间一定相距整数倍的周期。假设一年的第$N$天达到峰值,则 下次 达到峰值的时间为$N+kT$($T$是周期,$k$是任意正整数)。
所以,三个峰值同时出现的那一天(S)应满足
\large \left\{\begin{matrix}
S=N_1+T_1∗k_1 & ① \\
S=N_2+T_2∗k_2 & ② \\
S=N_3+T_3∗k_3 & ③ \\
\end{matrix}\right.
$N_1,N_2,N_3$分别为为体力,情感,智力出现峰值的日期, T_1,T_2,T_3 分别为体力,情感,智力周期。 需要求出$k_1,k_2,k_3$三个非负整数使上面的等式成立。
想直接求出$k_1,k_2,k_3$很难,但是目的是求出$S$, 可以考虑 从结果逆推。根据上面的等式,S 满足三个要求:
- 除以$T_1$余数为
N_1 - 除以$T_2$余数为
N_2 - 除以$T_3$余数为
N_3
找到最小的一个这样的数就可以了。
这就是著名的 中国剩余定理,老祖宗在几千年前已经对这个问题想出了一个精妙的解法。依据此解法的算法,时间复杂度可达到$O(1)$。
二、中国剩余定理
在《孙子算经》中有这样一个问题:“今有物不知其数,三三数之剩二(除以$3$余$2$),五五数之剩三(除以$5$余$3$),七七数之剩二(除以$7$余$2$),问物几何?”这个问题称为 孙子问题 ,该问题的一般解法国际上称为 中国剩余定理。
解法共三步
-
① 找三个数:
- 从$3$和$5$的公倍数中找出被$7$除余$1$的最小数
15 - 从$3$和$7$的公倍数中找出被$5$除余$1$的最小数
21 - 从$5$和$7$的公倍数中找出被$3$除余$1$的最小数
70
- 从$3$和$5$的公倍数中找出被$7$除余$1$的最小数
-
② 找符合条件的一个数:
- 用$15$乘以$2$($2$为最终结果除以$7$的余数)
- 用$21$乘以$3$($3$为最终结果除以$5$的余数)
- 用$70$乘以$2$($2$为最终结果除以$3$的余数)
然后把三个乘积相加
15∗2+21∗3+70∗2=233
-
③ 用$233$除以$3,5,7$三个数的最小公倍数$105$,得到余数,即
233\%105=23
答:$23$就是符合条件的最小数
Q:这有数学依据吗?
现在将 孙子问题 拆分成几个简单的小问题,从零开始,揣测古人是如何推导出这个解法的:
首先,我们假设:
- $n_1$是满足除以$3$余$2$的一个数,比如$2,5,8$等等,也就是满足
3∗k_1+2(k_1>=0)的一个任意数。 - $n_2$是满足除以$5$余$3$的一个数,比如$3,8,13$等等,也就是满足
5∗k_2+3(k_2>=0)的一个任意数。 - $n_3$是满足除以$7$余$2$的一个数,比如$2,9,16$等等,也就是满足
7∗k_3+2(k_3>=0)的一个任意数。
有了前面的假设,我们先从$n_1$这个角度出发,已知$n_1$满足除以$3$余$2$,能不能使得$n_1+n_2$的和仍然满足除以$3$余2,进而使得$n_1+n_2+n_3$的和仍然满足除以$3$余$2$?
这就牵涉到一个 最基本数学定理,如果有$a%b=c$,则有$(a+k∗b)%b=c$($k$为非零整数),换句话说,如果一个除法运算的余数为$c$,那么被除数与$k$倍的除数相加(或相减)的和(差)再与除数相除,余数不变。
以此定理为依据,如果$n_2$是$3$的倍数,$n_1+n_2$就依然满足除以$3$余$2$。同理,如果$n_3$也是$3$的倍数,那么$n_1+n_2+n_3$的和就满足除以$3$余$2$。这是从$n_1$的角度考虑的,再从$n_2$,$n_3$的角度出发,我们可推导出以下三点:
-
为使$n_1+n_2+n_3$的和满足除以$3$余$2$,$n_2$和$n_3$必须是$3$的倍数
-
为使$n_1+n_2+n_3$的和满足除以$5$余$3$,$n_1$和$n_3$必须是$5$的倍数
-
为使$n_1+n_2+n_3$的和满足除以$7$余$2$,$n_1$和$n_2$必须是$7$的倍数
因此,为使$n_1+n_2+n_3$的和作为 孙子问题 的一个最终解,需满足:
- $n_1$除以$3$余$2$,且是$5$和$7$的公倍数
- $n_2$除以$5$余$3$,且是$3$和$7$的公倍数
- $n_3$除以$7$余$2$,且是$3$和$5$的公倍数
所以,孙子问题解法的 本质 是:
- 从$5$和$7$的公倍数中找一个除以$3$余$2$的数
n_1 - 从$3$和$7$的公倍数中找一个除以$5$余$3$的数
n_2 - 从$3$和$5$的公倍数中找一个除以$7$余$2$的数
n_3
再将三个数相加得到解。在求$n_1,n_2,n_3$时又用了一个 小技巧,以$n_1$为例,并非从$5$和$7$的公倍数中直接找一个除以$3$余$2$的数,而是 先找一个 除以$3$余$1$的数,再乘以$2$。也就是先求出$5$和$7$的公倍数模$3$下的逆元 ,再用逆元去乘余数!
Q:为啥这样干呢? 答:不这样干不好整啊,$5$和$7$的公倍数可不少,一个个暴力去找太累了。不这样暴力还能咋办?(a / b) % p = (a%p / b%p) %p (错)因为除法没法进行取模运算,需要找到乘法逆元。Q:哪里来的除法,哪里来的取模? 答:$M_i=M/m_i$就是除法,需要对$m_i$取模。
这里又有一个数学公式,如果$a%b=c$,那么(a∗k)\%b=a\%b+a\%b+…+a\%b=c+c+…+c=k∗c(k>0),也就是说,如果一个除法的余数为$c$,那么被除数的$k$倍与除数相除的余数为k∗c,展开式中已证明。
最后,我们还要清楚一点,$n_1+n_2+n_3$只是问题的一个解,并不是最小的解。如何得到最小解?我们只需要从中最大限度的减掉$3,5,7$的公倍数$105$即可。道理就是前面讲过的定理 如果$a%b=c$,则有$(a−k∗b)%b=c$ ,所以$(n_1+n_2+n_3)%105$就是最终的最小解。
【中国剩余定理】
设x \in Z,有
\large \left\{\begin{matrix}
x \equiv m_1(mod \ a_1) & \\
x \equiv m_2(mod \ a_2) & \\
x \equiv m_3(mod \ a_3) & \\
... & \\
x \equiv m_n(mod \ a_n) &
\end{matrix}\right.
令$ \large \left{\begin{matrix} A=a_1a_2a_3...a_n & \ A_i=A/a_i& \ t_i 是A_i关于a_i 的逆元,即A_it_i \equiv 1 (mod \ a_i) \end{matrix}\right.$
则
\large res=\sum_{i=1}^{n}m_iA_it_i
【扩展欧几里得求逆元】
扩展欧几里得算法,顾名思义,是欧几里得算法的扩展,这意味着该算法不仅保留了欧几里得算法的核心——求最大公约数,还具备欧几里得算法没有的功能——求解贝祖等式,即可以求出方程$ax+by=c$的一组解(x_0,y_0)
特别的,当 gcd(a,b)=1 ,即$a,b$互素时,$ax+by=1$中的解
x是$a$模$b$的乘法逆元,即a * x \equiv 1(mod \ b)y是$b$模$a$的乘法逆元,即b * x \equiv 1(mod \ a)
解释:方程$ax+by=1$写成同余方程,就是:$a * x \equiv 1(mod \ b)$,也就是逆元的定义式
【r = (r % a + a) % a】
作用:将余数加上若干个循环节,使得结果落在$0 \sim a-1$之间。
举栗子: 按$5$个一组划分,最后缺少$2$个
本质:就是多了$3$个,$r$其实是3
Q:那就直接$r+a=3$不就行了吗,$(r%a+a)%a$是什么意思?
$A:(1)$如果$r>=0, r+a>=a$了,这时应该再多分出去一组才对,不能直接r+a ,但 $(r%a+a)%a$就没有问题了
$ (2)$如果$r<0,(r%a+a)%a$也一样正确
结论:公式 $(r%a+a)%a$可以把负的余数改为正的余数
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main() {
int r = -2, a = 5;
r = (r % a + a) % a;
cout << r << endl;
// 输出3
return 0;
}
三、扩展中国剩余定理
Q:中国剩余定理要求所有的$m_i$互质,那么如果不互质,怎么求解同余方程组?
答:对于模数不互质的情况,我们可以通过合并相邻两组方程的方式来逐步得到解。
\large \left\{\begin{matrix}
x \equiv m_1 \ (mod \ a_1) & ① \\
x \equiv m_2 \ (mod \ a_2) & ② \\
... \\
x \equiv m_n \ (mod \ a_n) & \\
\end{matrix}\right.
先计算两个线性同余方程组的解,之后依此类推
① 可以写成x=k_1*a_1+m_1 ③
② 可以写成x=k_2*a_2+m_2 ④
③=④ \rightarrow k_1*a_1+m_1=k_2*a_2+m_2 \rightarrow k_1*a_1-k_2*a_2=m_2-m_1 ⑤
根据 裴蜀定理,当 $m_2-m_1$为 $gcd(a_1,-a_2)$的倍数时,方程 ⑤ 有无穷多组整数解
而$k_1a_1-k_2a_2=gcd(a_1,-a_2)=d$,可以用 拓展欧几里得算法 来求解出一组特解(k_1',k_2'),即exgcd(a_1,-a_2,k_1',k_2')
如何求解$k_1a_1-k_2a_2=gcd(a_1,-a_2)=d$中的通解$k_1,k_2$呢?
结论:$k_1,k_2$的通解
\large \left\{\begin{matrix}
k_1=k_1'+k*\frac{a_2}{d} \\
k_2=k_2'+k*\frac{a_1}{d}
\end{matrix}\right.
证明:
$k_1$的通解为s_1,$k_2$的通解为s_2,$k_1$的特解为k_1',$k_2$的特解为k_2'
则
\large \left\{\begin{matrix}
a_1*s_1-a_2*s_2=d & \\
a_1*k_1'-a_2*k_2'=d &
\end{matrix}\right.
↓方程组同时除d
\large \left\{\begin{matrix}
\frac{a_1}{d}*s_1-\frac{a_2}{d}*s_2=1 & \\
\frac{a_1}{d}*k_1'-\frac{a_2}{d}*k_2'=1 &
\end{matrix}\right.
↓相减下
\frac{a_1}{d}*(s_1-k_1')-\frac{a_2}{d}*(s_2-k_2')=0
\because $gcd(a_1,-a_2)=d$,$\therefore \frac{a_1}{d}$与$\frac{a_2}{d}$互质。
解释:最大公约数嘛,如果除完了还有约数,那还是什么最大公约数~
\therefore \frac{a_2}{d} \mid s_1-k_1', \frac{a_1}{d} \mid s_2-k_2'
$\therefore s_1-k_1'=k*\frac{a_2}{d} \rightarrow k_1=k_1'+k*\frac{a_2}{d}$整除式变形
$\therefore s_2-k_2'=k*\frac{a_1}{d} \rightarrow k_2=k_2'+k*\frac{a_1}{d}$整除式变形
将$k_1$通解代入 ③ 得
x=k_1*a_1+m_1=(k_1'+k*\frac{a_2}{d})*a_1+m_1= \underbrace{k_1'*a_1+m_1}_{更新后的m_1}+ \overbrace{\frac{a_2}{d}*a_1}^{更新后的a_1}*k
对照原方程x=a_1*k_1+m_1,x=a_2*k_2+m_2,我们发现,两个方程合并后得到的新方程,其实和原来的两个方程都是差不多的样子,只不过系数发生了变化,而合并后的方程肯定是即符合 ① 双符合 ②, 如果继续迭代下去,迭代$n-1$次后,可以将$n$个线性同余方程合并为一个方程,最终方程就能满足所有的约束要求。为了能够实现代码循环迭代,那么就可以
\large \left\{\begin{matrix}
m_1=k_1'*a_1+m_1 & \\
a_1=\frac{a_2}{d}*a_1*k &
\end{matrix}\right.
这样反复循环迭代就可以找出最后一全兼容方程了!
Q:此处为什么要取绝对值呢
$A$:因为不知道$\frac{a_2}{d}$的正负性,我们在原基础上要尽量减多个$abs(\frac{a_2}{d})$,使其为正整数且最小。
四、练习题
模数互质
Code 中国剩余定理解法
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
#define endl "\n"
const int N = 20;
typedef __int128 INT128;
int n; // 同余方程个数
int a[N]; // 除数数组
int m[N]; // 余数数组
int A = 1; // 除数累乘积
int x, y; // (x,y)是方程 Mi * x + m[i] * y = 1的一个解,x是Mi关于m[i]的逆元
int res; // 最小整数解
// 扩展欧几里得模板
int exgcd(int a, int b, int &x, int &y) {
if (!b) {
x = 1, y = 0;
return a;
}
int d = exgcd(b, a % b, y, x);
y -= a / b * x;
return d;
}
// 中国剩余定理模板
void CRT() {
// 一、预处理
for (int i = 1; i <= n; i++) {
cin >> a[i] >> m[i]; // 读入除数数组和余数数组
m[i] = (m[i] % a[i] + a[i]) % a[i]; // ① 预算余数为正数: r[i]可能为负数,预处理成正数,本题没有这个要求,但考虑到通用模板,加上了这块代码
A *= a[i]; // ② 预处理除数连乘积
}
// 二、计算
// 功能: 求 x ≡ r_i mod m_i 方程组的解
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int Ai = A / a[i]; // ①除数连乘积除去当前的除数,得到Mi
exgcd(Ai, a[i], x, y); // ②扩欧求逆元
x = (x % a[i] + a[i]) % a[i]; // ③逆元防负数
res = (res + INT128(m[i] * A / a[i] * x) % A) % A; // ④累加res(看公式) 快速乘,防止LL也在乘法过程中爆炸
}
}
signed main() {
cin >> n;
CRT();
cout << res << endl;
}
Code 扩展中国剩余定理解法
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
#define endl "\n"
const int N = 100010;
int a[N], m[N];
int n;
int exgcd(int a, int b, int &x, int &y) {
if (!b) {
x = 1, y = 0;
return a;
}
int d = exgcd(b, a % b, y, x);
y -= a / b * x;
return d;
}
int exCRT() { // m代表合并多少次,有n个方程,其实m=n-1
int a1 = a[1], m1 = m[1], a2, m2, k1, k2;
for (int i = 2; i <= n; i++) { // a1,m1:做为先遣军,准备与后续的方程合并
a2 = a[i], m2 = m[i];
int d = exgcd(a1, -a2, k1, k2); // 扩展欧几里得求方程特解,x有用,y无用
if ((m2 - m1) % d) return -1; // 拼出来的同余方程无解,继续不下去
k1 *= (m2 - m1) / d; // 同比扩大指定倍数
int t = abs(a2 / d); // 最小累计单元
k1 = (k1 % t + t) % t; // 取得最小正整数解,否则可以会在计算过程中爆long long
m1 = k1 * a1 + m1; // 准备下一轮的m[1],a[1]
a1 = abs(a1 / d * a2); // 两个顺序不能反
}
return (m1 % a1 + a1) % a1; // 取得最小正整数解
}
signed main() {
cin >> n;
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i] >> m[i];
cout << exCRT() << endl;
}
Code 中国剩余定理解法
#include <cstdio>
#include <iostream>
using namespace std;
#define endl "\r"
#define int long long
const int N = 10;
int n = 3;
int a[N] = {0, 23, 28, 33};
int m[N];
int A = 1;
int x, y;
int res;
int exgcd(int a, int b, int &x, int &y) {
if (!b) {
x = 1, y = 0;
return a;
}
int d = exgcd(b, a % b, y, x);
y -= a / b * x;
return d;
}
int qmul(int a, int b, int mod) {
int res = 0;
while (b) {
if (b & 1) res = (res + a) % mod;
a = (a + a) % mod;
b >>= 1;
}
return res;
}
void CRT() {
for (int i = 1; i <= n; i++) {
m[i] = (m[i] % a[i] + a[i]) % a[i];
A *= a[i];
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int Ai = A / a[i];
exgcd(Ai, a[i], x, y);
x = (x % a[i] + a[i]) % a[i];
res = (res + qmul(m[i], A / a[i] * x, A)) % A;
}
}
int T;
int p, e, i, d;
signed main() {
while (cin >> p >> e >> i >> d && ~p) {
T++;
A = 1;
res = 0;
m[1] = p, m[2] = e, m[3] = i;
CRT();
if (res <= d) res += A;
printf("Case %lld: the next triple peak occurs in %lld days.\n", T, res - d);
}
}
Code 扩展中国剩余定理
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
#define int long long
#define endl "\r"
const int N = 10;
int n = 3;
int a[N] = {0, 23, 28, 33};
int m[N];
int exgcd(int a, int b, int &x, int &y) {
if (!b) {
x = 1, y = 0;
return a;
}
int d = exgcd(b, a % b, y, x);
y -= a / b * x;
return d;
}
int exCRT() { // m代表合并多少次,有n个方程,其实m=n-1
int a1 = a[1], m1 = m[1], a2, m2, k1, k2;
for (int i = 2; i <= n; i++) { // a1,m1:做为先遣军,准备与后续的方程合并
a2 = a[i], m2 = m[i];
int d = exgcd(a1, -a2, k1, k2); // 扩展欧几里得求方程特解,x有用,y无用
if ((m2 - m1) % d) return -1; // 拼出来的同余方程无解,继续不下去
k1 *= (m2 - m1) / d; // 同比扩大指定倍数
int t = abs(a2 / d); // 最小累计单元
k1 = (k1 % t + t) % t; // 取得最小正整数解,否则可以会在计算过程中爆long long
m1 = k1 * a1 + m1; // 准备下一轮的m[1],a[1]
a1 = abs(a1 / d * a2); // 两个顺序不能反
}
return (m1 % a1 + a1) % a1; // 取得最小正整数解
}
int T;
int m1, m2, m3, d;
signed main() {
while (cin >> m[1] >> m[2] >> m[3] >> d && ~m[1]) {
T++;
int res = exCRT();
int A = a[1] * a[2] * a[3];
if (res <= d) res += A;
printf("Case %lld: the next triple peak occurs in %lld days.\n", T, res - d);
}
}
Code 中国剩余定理实现代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
#define endl "\n"
const int N = 20;
int qmul(int a, int b, int mod) {
int res = 0;
while (b) {
if (b & 1) res = (res + a) % mod;
a = (a + a) % mod;
b >>= 1;
}
return res;
}
int n;
int a[N];
int m[N];
int A = 1;
int x, y;
int res;
int exgcd(int a, int b, int &x, int &y) {
if (!b) {
x = 1, y = 0;
return a;
}
int d = exgcd(b, a % b, y, x);
y -= a / b * x;
return d;
}
void CRT() {
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> m[i];
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];
for (int i = 1; i <= n; i++) {
m[i] = (m[i] % a[i] + a[i]) % a[i];
A *= a[i];
}
for (int i = 1; i <= n; i++) {
int Mi = A / a[i];
exgcd(Mi, a[i], x, y);
x = (x % a[i] + a[i]) % a[i];
res = (res + qmul(m[i], A / a[i] * x, A)) % A;
}
}
signed main() {
cin >> n;
CRT();
cout << res << endl;
}
Code 扩展中国剩余定理实现代码
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
#define endl "\n"
const int N = 100010;
int a[N], m[N];
int n;
int exgcd(int a, int b, int &x, int &y) {
if (!b) {
x = 1, y = 0;
return a;
}
int d = exgcd(b, a % b, y, x);
y -= a / b * x;
return d;
}
int exCRT() { // m代表合并多少次,有n个方程,其实m=n-1
int a1 = a[1], m1 = m[1], a2, m2, k1, k2;
for (int i = 2; i <= n; i++) { // a1,m1:做为先遣军,准备与后续的方程合并
a2 = a[i], m2 = m[i];
int d = exgcd(a1, -a2, k1, k2); // 扩展欧几里得求方程特解,x有用,y无用
if ((m2 - m1) % d) return -1; // 拼出来的同余方程无解,继续不下去
k1 *= (m2 - m1) / d; // 同比扩大指定倍数
int t = abs(a2 / d); // 最小累计单元
k1 = (k1 % t + t) % t; // 取得最小正整数解,否则可以会在计算过程中爆long long
m1 = k1 * a1 + m1; // 准备下一轮的m[1],a[1]
a1 = abs(a1 / d * a2); // 两个顺序不能反
}
return (m1 % a1 + a1) % a1; // 取得最小正整数解
}
signed main() {
cin >> n;
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> m[i];
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];
cout << exCRT() << endl;
}
模数不互质
洛谷P4777 【模板】扩展中国剩余定理($EXCRT$).
上面两道题是同一道题,代码是一样的。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
#define endl "\n"
const int N = 100010;
int a[N], m[N];
int n;
int exgcd(int a, int b, int &x, int &y) {
if (!b) {
x = 1, y = 0;
return a;
}
int d = exgcd(b, a % b, y, x);
y -= a / b * x;
return d;
}
int exCRT() { // m代表合并多少次,有n个方程,其实m=n-1
int a1 = a[1], m1 = m[1], a2, m2, k1, k2;
for (int i = 2; i <= n; i++) { // a1,m1:做为先遣军,准备与后续的方程合并
a2 = a[i], m2 = m[i];
int d = exgcd(a1, -a2, k1, k2); // 扩展欧几里得求方程特解,x有用,y无用
if ((m2 - m1) % d) return -1; // 拼出来的同余方程无解,继续不下去
k1 *= (m2 - m1) / d; // 同比扩大指定倍数
int t = abs(a2 / d); // 最小累计单元
k1 = (k1 % t + t) % t; // 取得最小正整数解,否则可以会在计算过程中爆long long
m1 = k1 * a1 + m1; // 准备下一轮的m[1],a[1]
a1 = abs(a1 / d * a2); // 两个顺序不能反
}
return (m1 % a1 + a1) % a1; // 取得最小正整数解
}
signed main() {
cin >> n;
for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i] >> m[i];
cout << exCRT() << endl;
}