AcWing算法提高课-5.6.2青蛙的约会

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原题链接
题目描述

两只青蛙在网上相识了,它们聊得很开心,于是觉得很有必要见一面。

它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上,于是它们约定各自朝西跳,直到碰面为止。

可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情,既没有问清楚对方的特征,也没有约定见面的具体位置。

不过青蛙们都是很乐观的,它们觉得只要一直朝着某个方向跳下去,总能碰到对方的。

但是除非这两只青蛙在同一时间跳到同一点上,不然是永远都不可能碰面的。

为了帮助这两只乐观的青蛙,你被要求写一个程序来判断这两只青蛙是否能够碰面,会在什么时候碰面。

我们把这两只青蛙分别叫做青蛙 A A A 和青蛙 B B B,并且规定纬度线上东经 0 0 0 度处为原点,由东往西为正方向,单位长度 1 1 1 米,这样我们就得到了一条首尾相接的数轴。

设青蛙 A A A 的出发点坐标是 x x x,青蛙 B B B 的出发点坐标是 y y y

青蛙 A A A 一次能跳 m m m 米,青蛙 B B B 一次能跳 n n n 米,两只青蛙跳一次所花费的时间相同。

纬度线总长 L L L 米。

现在要你求出它们跳了几次以后才会碰面。

输入格式

输入只包括一行 5 5 5 个整数 x , y , m , n , L x,y,m,n,L xymnL

输出格式

输出碰面所需要的跳跃次数,如果永远不可能碰面则输出一行 Impossible

数据范围

x ≠ y < 2000000000 x \neq y < 2000000000 x=y<2000000000,
0 < m , n < 2000000000 0 < m,n < 2000000000 0<m,n<2000000000,
0 < L < 2100000000 0 < L < 2100000000 0<L<2100000000

输入样例:
1 2 3 4 5
输出样例:
4

思路

以下是简化过后的题目描述:

给定 a , b , m , n , L a, b, m, n,L a,b,m,n,L,求关于 x x x 的同余方程 ( m − n ) x ≡ b − a ( m o d L ) (m-n)x \equiv b-a\pmod L (mn)xba(modL) 的正整数解


根据扩展欧几里得算法,我们先求出方程 ( m − n ) x − L y = gcd ⁡ ( m − n , L ) (m-n)x-Ly=\gcd(m-n,L) (mn)xLy=gcd(mn,L) 的解 x 0 x_0 x0

根据裴蜀定理,只有当 gcd ⁡ ( m − n , L ) ∣ b − a \gcd(m-n,L)|b-a gcd(mn,L)ba 时,方程有整数解。

故:若不能整除则输出 Impossible

否则,根据余数的性质,方程 ( m − n ) x ≡ b − a ( m o d L ) (m-n)x \equiv b-a\pmod L (mn)xba(modL) 的可行解 x x x 为: x = x 0 × b − a gcd ⁡ ( m − n , L ) x=x_0\times \frac{b-a}{\gcd(m-n,L)} x=x0×gcd(mn,L)ba

通解为: x + k × L gcd ⁡ ( m − n , L ) ( k ∈ Z ) x+k\times\frac{L}{\gcd(m-n,L)}(k \in \mathbb{Z}) x+k×gcd(mn,L)L(kZ)

此时求出最小正整数解即为答案。

算法时间复杂度
AC Code

C + + \text{C}++ C++

#include <iostream>
#define int long long

using namespace std;

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;
}

signed main()
{
    int a, b, x, y, l, m, n;
    cin >> a >> b >> m >> n >> l;
    
    int d = exgcd(m - n, l, x, y);
    if ((b - a) % d) puts("Impossible");
    else
    {
        x *= (b - a) / d;
        int t = abs(l / d);
        cout << (x % t + t) % t << endl; // 正整数解
    }
    
    return 0;
}

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