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我想将一个数字分解成一个数字元组,这些数字的大小尽可能接近,其乘积是初始数字。输入是我们要因式分解的数量 n
和所需因数的数量 m
。
对于双因子情况 (m==2
),寻找小于平方根的最大因子就足够了,所以我可以这样做
def get_factors(n):
i = int(n**0.5 + 0.5)
while n % i != 0:
i -= 1
return i, n/i
所以用 120
调用它会导致 10,12
。
我意识到对于数字“大小彼此接近”的含义存在一些歧义。我不介意这是否被解释为最小化 Σ(x_i - x_avg)
或 Σ(x_i - x_avg)^2
或其他类似的东西。
对于 m==3
的情况,我希望 336
产生 6,7,8
和 729
生成 9,9,9
。
理想情况下,我想要一个通用 m
的解决方案,但如果有人甚至对 m==3
也有想法,我将不胜感激。我也欢迎一般启发式方法。
编辑:我宁愿最小化这些因素的总和。仍然对上述内容感兴趣,但如果有人想出一种方法来计算最佳 m
值,使因子之和最小,那就太好了!
最佳答案
要回答您的第二个问题(m
最小化因子之和),将数字拆分为其质因子始终是最佳选择。实际上,对于除 4
之外的任何正合数它的质因数之和小于数字本身,因此任何具有合数的拆分都可以通过将合数拆分为其质因数来改进。
要回答您的第一个问题,正如我在评论中指出的那样,其他人建议的贪婪方法是行不通的 4104
打破他们,贪婪会立即提取8
作为第一个因素,然后将剩余的数字强制拆分为[3, 9, 19]
,未能找到更好的解决方案[6, 6, 6, 19]
.然而,一个简单的 DP 可以找到最佳解决方案。 DP的状态就是我们要分解的个数,我们要得到多少个因子,DP的值就是可能的最好和。类似于下面的代码。它可以通过更智能地进行因式分解来优化。
n = int(raw_input())
left = int(raw_input())
memo = {}
def dp(n, left): # returns tuple (cost, [factors])
if (n, left) in memo: return memo[(n, left)]
if left == 1:
return (n, [n])
i = 2
best = n
bestTuple = [n]
while i * i <= n:
if n % i == 0:
rem = dp(n / i, left - 1)
if rem[0] + i < best:
best = rem[0] + i
bestTuple = [i] + rem[1]
i += 1
memo[(n, left)] = (best, bestTuple)
return memo[(n, left)]
print dp(n, left)[1]
例如
[In] 4104
[In] 4
[Out] [6, 6, 6, 19]
关于python - 将一个数分解成大致相等的因子,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/28057307/
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