diff --git a/solutions/0052.PermutedMultiples/README.md b/solutions/0052.PermutedMultiples/README.md new file mode 100644 index 0000000..3ad609c --- /dev/null +++ b/solutions/0052.PermutedMultiples/README.md @@ -0,0 +1,67 @@ +欧拉计划第52题(**排列倍数**)的答案是 **142857**。 + +最快的数学计算方式基于以下**三大核心数学原理**的级联优化: + +--- + +### 1. 位数约束原理(范围剪枝) +**数学基础**:若 $x$ 与 $6x$ 位数相同,则必须满足: +$$10^{n-1} \leq x < \frac{10^n}{6} \approx 1.666... \times 10^{n-1}$$ + +这直接排除了 $60\%$ 以上的搜索空间。例如6位数时,只需检查 $[100000, 166666)$ 区间,而非 $[100000, 1000000)$。 + +--- + +### 2. 模9同余原理(整除筛选) +**数学基础**:数字和与模9同余(数根理论)。若 $x$ 与 $kx$ 是数字排列,则: +$$\sum \text{digits}(x) \equiv x \pmod{9} \equiv kx \equiv \sum \text{digits}(kx) \pmod{9}$$ + +由此推出 $(k-1)x \equiv 0 \pmod{9}$。取 $k=2$,得: +$$x \equiv 0 \pmod{9}$$ + +**关键优化**:只需检查9的倍数,搜索空间再缩减 $89\%$。 + +--- + +### 3. 规范形签名原理(排列判定) +**数学基础**:两个数是排列 ⟺ 它们的**数字频数向量**(Digit Histogram)相同。 + +不采用字符串排序($O(d \log d)$),而是用**计数数组**作为规范签名($O(d)$): +```python +def signature(n): + count = [0] * 10 + while n: + count[n % 10] += 1 + n //= 10 + return tuple(count) # 如142857 → (1,1,1,1,1,1,0,1,0,0)的某种编码 +``` + +--- + +### 最优算法实现(Python) + +```python +def euler52(): + n = 1 + while True: + start = 10**(n-1) + # 核心约束:x * 6 必须仍是n位数 + end = int(10**n / 6) + 1 + + # 步长为9:利用模9同余原理 + for x in range((start + 8) // 9 * 9, end, 9): + sig = signature(x) + # 检查2x到6x是否共享相同签名 + if all(signature(k * x) == sig for k in range(2, 7)): + return x + n += 1 + +# 结果:142857(即1/7的小数循环节) +``` + +**复杂度**:对于 $n$ 位数,候选量从 $9 \times 10^{n-1}$ 降至约 $0.074 \times 10^{n-1}$,配合 $O(n)$ 的签名比较,可在**微秒级**求解。 + +--- + +### 深层数学结构 +解 **142857** 并非偶然,它是**循环数**(Cyclic Number),与 $1/7 = 0.\overline{142857}$ 的小数展开密切相关。其性质源于 $10$ 是模 $7$ 的原根,导致 $2/7, 3/7...6/7$ 的循环节恰好是 $142857$ 的轮换排列。 diff --git a/solutions/0052.PermutedMultiples/euler_52.py b/solutions/0052.PermutedMultiples/euler_52.py new file mode 100644 index 0000000..c9ce47e --- /dev/null +++ b/solutions/0052.PermutedMultiples/euler_52.py @@ -0,0 +1,80 @@ +""" +It can be seen that the number, 125874, and its double, 251748, +contain exactly the same digits, but in a different order. + +Find the smallest positive integer, x, such that +2x, 3x, 4x, 5x, and 6x contain the same digits. +""" + +import time + + +def timer(func): + def wrapper(*args, **kwargs): + start_time = time.time() + result = func(*args, **kwargs) + end_time = time.time() + elapsed_time = end_time - start_time + print(f"{func.__name__} time: {elapsed_time:.6f} seconds") + return result + + return wrapper + + +def has_same_digits(x, y): + return sorted(str(x)) == sorted(str(y)) + + +def signature(n): + count = [0] * 10 + while n: + count[n % 10] += 1 + n //= 10 + return tuple(count) + + +def find_smallest_permuted_multiple(): + x = 1 + while True: + if not x % 9 == 0: + x += 1 + continue + for i in range(2, 7): + if not has_same_digits(x, x * i): + break + else: + return x + x += 1 + + +def better_permuted_multiple(): + n = 1 + while True: + start = 10 ** (n - 1) + # 核心约束:x * 6 必须仍是n位数 + end = int(10**n / 6) + 1 + + # 步长为9:利用模9同余原理 + for x in range((start + 8) // 9 * 9, end, 9): + sig = signature(x) + # 检查2x到6x是否共享相同签名 + if all(signature(k * x) == sig for k in range(2, 7)): + return x + n += 1 + + +@timer +def main(): + result = find_smallest_permuted_multiple() + print(f"{result}") + + +@timer +def main_better(): + result = better_permuted_multiple() + print(f"{result}") + + +if __name__ == "__main__": + main() + main_better()