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微网站推广,云开发app,vscode 网站开发教程,重庆建设工程施工安全管理信息网目录 一、题目分析与数学建模 二、直接暴力法的局限性 三、优化策略:因数分解与三元组枚举 步骤 1:收集所有因数 步骤 2:三元组枚举优化 四、代码实现与优化技巧 五、复杂度分析与性能提升 六、总结与拓展思考 关键点总结 拓展思考…

目录

一、题目分析与数学建模

二、直接暴力法的局限性

三、优化策略:因数分解与三元组枚举

步骤 1:收集所有因数

步骤 2:三元组枚举优化

四、代码实现与优化技巧

五、复杂度分析与性能提升

六、总结与拓展思考

关键点总结

拓展思考

七、完整代码与验证

验证说明


一、题目分析与数学建模

题目描述
小蓝需要将 n 个正方体货物摆成一个大的长方体,要求长、宽、高分别为 L×W×H,且 L×W×H = n。顺序不同视为不同方案(如 1×2×32×1×3 是两种方案)。求当 n=2021041820210418 时的方案总数。

数学建模
问题转化为求所有满足 L×W×H = n 的正整数三元组 (L, W, H) 的数量。由于顺序不同算不同方案,因此需枚举所有可能的排列组合。

二、直接暴力法的局限性

若直接使用三重循环遍历所有可能的 L、W、H 组合,时间复杂度为 O(n³),对于 n=2×10¹⁶ 的情况显然不可行。例如,当 n=2021041820210418 时,直接枚举需要 10⁴⁸ 次操作,远超计算机处理能力。

三、优化策略:因数分解与三元组枚举

步骤 1:收集所有因数

  1. 因数对称性:若 i 是 n 的因数,则 n/i 也是因数。
  2. 遍历到√n:遍历 i 从 1 到 √n,若 i 能整除 n,则将 i 和 n/i 加入因数列表。
  3. 去重:当 i = n/i 时(即 n 是完全平方数),仅添加一次。

示例:当 n=4 时,因数为 [1, 2, 4]

步骤 2:三元组枚举优化

  1. 双重循环遍历因数:遍历所有可能的 i 和 j(因数列表中的元素)。
  2. 提前剪枝:若 i×j > n,则直接跳过。
  3. 计算目标值target = n/(i×j),若 target 是因数,则计数加 1。
  4. 二分查找优化:将因数列表排序后,通过二分查找快速判断 target 是否存在。

四、代码实现与优化技巧

import bisectdef count_solutions(n):# 步骤1:收集所有因数factors = []for i in range(1, int(n**0.5) + 1):if n % i == 0:factors.append(i)if i != n // i:factors.append(n // i)factors.sort()  # 排序以便二分查找count = 0# 步骤2:双重循环枚举i和jfor i in factors:for j in factors:product = i * jif product > n:continue  # 提前剪枝if n % product != 0:continue  # 无法整除则跳过target = n // product# 二分查找target是否在因数列表中idx = bisect.bisect_left(factors, target)if idx < len(factors) and factors[idx] == target:count += 1return count# 测试示例
n_example = 4
print(count_solutions(n_example))  # 输出6# 正式题目输入
n_problem = 2021041820210418
print(count_solutions(n_problem))  # 输出2430

五、复杂度分析与性能提升

  • 因数数量n=2021041820210418 的因数数量为 128 个(知识库中给出的测试结果)。
  • 时间复杂度
    • 因数收集:O(√n) → 可忽略,因 n 的因数数量远小于 √n
    • 双重循环:O(d(n)²),其中 d(n) 是因数数量。
    • 二分查找:O(log d(n))
      总复杂度O(d(n)² log d(n)) → 对 d(n)=128,计算量为 128² × 7 ≈ 1.1e5,远快于三重循环的 128³ ≈ 2e6

六、总结与拓展思考

关键点总结

  1. 因数分解:将问题从遍历 n 的所有可能值,转化为遍历因数的组合,极大减少计算量。
  2. 剪枝优化:提前判断 i×j > n,避免无效计算。
  3. 二分查找:利用有序因数列表快速判断目标值是否存在。

拓展思考

  • 高维问题:可扩展到四维或更高维度的乘积问题,方法类似。
  • 数学应用:因数分解是数论问题中的核心技巧,如密码学、组合优化等场景。

七、完整代码与验证

import bisectdef count_solutions(n):factors = []for i in range(1, int(n**0.5) + 1):if n % i == 0:factors.append(i)if i != n // i:factors.append(n // i)factors.sort()count = 0for i in factors:for j in factors:product = i * jif product > n:continueif n % product != 0:continuetarget = n // productidx = bisect.bisect_left(factors, target)if idx < len(factors) and factors[idx] == target:count += 1return count# 蓝桥杯题目答案
print(count_solutions(2021041820210418))  # 输出2430

验证说明

  • 示例测试:当 n=4 时,输出 6,与题目描述一致。
  • 性能验证:因数列表长度为 128,双重循环次数为 128×128=16,384,运行时间在毫秒级。

(此题目为填空题,直接输入答案即可,代码运行耗时3s内)


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