例如 sn = 100 时,总和为100 的连续正整数数列有
100
18 19 20 21 22
9 10 11 12 13 14 15 16
对于这种算法的设计,我们最容易想到的就是从 1 到 sn 循环遍历所有的数,对于每个数再循环计算是否以这个数为起点总和正好是sn。这种算法的时间复杂度大概是
O(n*log2n), 也就是说如果这样计算,当 sn = 100万时,大概需要循环 2000万次左右。 这样做效率自然是比较低的。那么我们有没有比上述方法更高效的方法呢?答案是肯定的。
首先我们看等差数列求和的公式:
Sn=n(a1+an)/2=na1+n(n-1)/2
从这个公式我们不难看出当 Sn 和 n 固定时求a1 是一个线性函数:
a1 = (Sn – n(n-1)/2) / n
有了这个函数,优化这个算法就很简单了,我们只要把 n 从 1 开始遍历,一直遍历到 (Sn – n(n-1)/2) < n 为止,就可以找到所有的符合条件的连续数列了,这个算法的算法复杂度为 2N 的平方根,也就是说当 Sn = 100 万时,只需要循环1414次就可以得到所有的数列。
刚刚看到邀月的算法: http://www.cnblogs.com/downmoon/archive/2011/03/05/1971400.html
这个算法 sn = 100 万时,循环次数是 12970034 次,比我这个算法效率上要低将近1万倍。
下面给出我的算法代码
static void ListSequence(int sn)
{
//忽略 sn 不是正整数的情况
if (sn <= 0)
{
return;
}
int n = 1; //n 从1 开始遍历
int m = sn - n * (n - 1) / 2; //m 为 Sn – n(n-1)/2
while (m >= n) //当m < n 时即 Sn – n(n-1)/2 < n 时退出循环
{
if (m % n == 0) //如果m 可以被 n 整除,则存在连续n个正整数序列总和为sn。
{
int a1 = m / n; //求a1
//打印符合条件的连续数列
for (int i = a1; i < a1 + n; i++)
{
Console.Write(string.Format("{0} ", i));
}
Console.WriteLine();
}
n++; //n 加1
m = sn - n * (n - 1) / 2; //下一个 m
}
Console.WriteLine("循环次数:{0}", n);
}
Sn = 100 时,运行结果:
100
18 19 20 21 22
9 10 11 12 13 14 15 16
循环次数:14
下面给出 Sn 从 10 开始到 1000万时的循环次数。
Sn | 循环次数 |
10 | 5 |
100 | 14 |
1000 | 45 |
10000 | 141 |
100000 | 447 |
1000000 | 1414 |
10000000 | 4472 |