蓝桥杯1463:货物摆放问题详解——数学思维与代码优化

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 1:收集所有因数)

[步骤 2:三元组枚举优化](#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 in 的因数,则 n/i 也是因数。
  2. 遍历到√n :遍历 i1√n,若 i 能整除 n,则将 in/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 ij(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

python 复制代码
import bisect

def 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j
    for i in factors:
        for j in factors:
            product = i * j
            if 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 += 1
    return 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

python 复制代码
import bisect

def 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 = 0
    for i in factors:
        for j in factors:
            product = i * j
            if product > n:
                continue
            if n % product != 0:
                continue
            target = n // product
            idx = bisect.bisect_left(factors, target)
            if idx < len(factors) and factors[idx] == target:
                count += 1
    return 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)

相关推荐
爱喝矿泉水的猛男7 小时前
非定长滑动窗口(持续更新)
算法·leetcode·职场和发展
六哥探店实录116 小时前
外带服务的温度:藏在包装里的“生活共情力”
经验分享·职场和发展·生活·创业创新·学习方法·新浪微博·餐饮行业
Alfred king18 小时前
面试150 IPO
面试·职场和发展·贪心·数组··排序
Luntu19 小时前
哪些人需要用到MBTI职业性格测试?
面试·职场和发展·求职招聘
月阳羊1 天前
【硬件-笔试面试题】硬件/电子工程师,笔试面试题-26,(知识点:硬件电路的调试方法:信号追踪,替换,分段调试)
笔记·嵌入式硬件·面试·职场和发展
ManageEngineITSM1 天前
从混乱到秩序:IT服务管理如何重塑企业运营效率
大数据·人工智能·程序人生·职场和发展·itsm
恣艺1 天前
LeetCode 127:单词接龙
算法·leetcode·职场和发展
dragoooon342 天前
[LeetCode]每日温度
算法·leetcode·职场和发展
Y小葵2 天前
【Practical Business English Oral Scene Interpretation】入职面试No.8~9
笔记·学习·职场和发展
牛客企业服务2 天前
AI面试与传统面试的核心差异解析——AI面试如何提升秋招效率?
java·大数据·人工智能·python·面试·职场和发展·金融