gcd 与 ex_gcd 的 C++ 实现
1. 最大公约数（GCD）
1.1 定义
最大公约数（Greatest Common Divisor）指两个或多个整数共有约数中最大的一个，记为 gcd(a, b)。对于非负整数 a 和 b，gcd(a, b) 是能同时整除 a 和 b 的最大正整数。
1.2 欧几里得算法（辗转相除法）
核心原理基于数学公式：gcd(x, y) = gcd(y, x % y)（其中 a % b 表示 a 除以 b 的余数）
终止条件：当 y = 0 时，gcd(x, 0) = x
递归实现
// 递归计算 gcd(x, y)
int gcd(int x, int y) {if (y == 0) return x; // 如果 那么返回yelse return gcd(y, x % y);
}
小优化 快速幂 & gcd
// 假设 p 为全局模数（快速幂运算的取模参数）
int p;// 快速幂函数：计算 (x^y) % p
int f_pow(int x, int y) {int ans = 1; // 结果初始化为 1（任何数的0次幂为1）x %= p; // 底数先取模，防止初始值过大while (y > 0) { // 指数大于0时循环（二进制分解思想）if (y % 2 == 1) { // 若当前指数为奇数，将当前底数乘入结果ans = (ans * x) % p; // 结果取模，避免溢出}x = (x * x) % p; // 底数平方（对应指数二进制右移一位）y /= 2; // 指数除以2（二进制右移）}return ans; // 返回 (x^y) % p 的结果
}// 融合快速幂的 GCD 计算（递归版）
// 注意：此处为特殊场景设计，非标准 GCD 逻辑，需根据具体需求调整
int gcd(int x, int y) {// 终止条件：若 x 能被 y 整除，则 y 是最大公约数if (x % y == 0) {return y;} else {// 递归计算：在求余过程中嵌入快速幂（示例逻辑，需根据实际场景修改）// 这里用 x 对 y 取余后，将余数作为指数计算 y 的幂，再参与 GCD 递归int rem = x % y; // 计算 x 除以 y 的余数int pow_val = f_pow(y, rem); // 计算 y^rem % p（快速幂应用）return gcd(y, pow_val % y); // 用幂运算结果的余数继续递归求 GCD}
}
Stein 算法（二进制最大公约数算法）笔记
一、Stein 算法简介
Stein 算法是计算两个非负整数最大公约数（gcd） 的高效算法，由 J. Stein 于 1967 年提出。
它的核心优势是避免欧几里得算法中的大整数取模运算，转而通过二进制位操作（移位、与、减） 实现，在计算机处理大整数时效率更高（尤其适合硬件实现，减少除法/取模的高开销）。
二、核心原理（基于二进制特性）
Stein 算法的推导依赖整数的二进制性质，核心规则围绕“偶数/奇数”分类处理，递归或迭代地缩小问题规模，最终得到 GCD。
设需计算 gcd(a, b)（约定 a ≥ b ≥ 0，若不满足则交换），核心规则如下：
| 条件 | 处理逻辑 | 原理说明 |
|---|---|---|
1. b = 0 |
终止，返回 a |
任何数与 0 的 gcd 是其本身（gcd(a, 0) = a） |
2. a 和 b 均为偶数 |
gcd(a, b) = 2 * gcd(a >> 1, b >> 1) |
偶数可提取公因子 2，`a >> 1 （右移 1 位） |
3. a 为偶数，b 为奇数 |
gcd(a, b) = gcd(a >> 1, b) |
偶数的公因子 2 与奇数无关，仅需对偶数减半 |
4. a 为奇数，b 为偶数 |
gcd(a, b) = gcd(a, b >> 1) |
同规则 3，对偶数减半 |
5. a 和 b 均为奇数 |
gcd(a, b) = gcd(a - b, b) |
奇数减奇数得偶数，缩小数值（后续可按规则 2/3 处理） |
三、关键优化点
- 避免取模：用“移位”替代“除以 2”，用“减法”替代“大整数取模”，降低计算开销；
- 规模缩减快：每次迭代至少将其中一个数减半（或减为差值），时间复杂度与欧几里得算法相当，均为
O(log(min(a, b)))； - 兼容性强：支持包含 0 的输入（如
gcd(0, x) = x），也可通过取绝对值扩展到负整数。
四、C++ 实现（递归 + 迭代版）
4.1 递归实现（直观体现原理）
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
// Stein 算法递归版：计算 a 和 b 的最大公约数
int stein_gcd(int a, int b) {// 步骤1：处理负数（转为非负，gcd 与符号无关）a = abs(a), b = abs(b);// 步骤2：终止条件（b = 0 时，gcd 为 a）if (b == 0) {return a;}// 步骤3：确保 a ≥ b（简化后续判断，避免重复处理）if (a < b) {swap(a, b);}// 步骤4：判断 a、b 的奇偶性，按规则处理if ((a & 1) == 0 && (b & 1) == 0) {// 规则2：a和b均为偶数（a&1 == 0 表示偶数）return 2 * stein_gcd(a >> 1, b >> 1);} else if ((a & 1) == 0 && (b & 1) == 1) {// 规则3：a偶、b奇return stein_gcd(a >> 1, b);} else if ((a & 1) == 1 && (b & 1) == 0) {// 规则4：a奇、b偶return stein_gcd(a, b >> 1);} else {// 规则5：a和b均为奇数（a - b 为偶数，缩小规模）return stein_gcd(a - b, b);}
}
迭代法实现扩展欧几里得算法
一、基础迭代推导
图片来自OiWiki
代码实现（基础迭代版）
int gcd(int a, int b, int& x, int& y) {x = 1, y = 0;int x1 = 0, y1 = 1, a1 = a, b1 = b;while (b1) {int q = a1 / b1;tie(x, x1) = make_tuple(x1, x - q * x1);tie(y, y1) = make_tuple(y1, y - q * y1);tie(a1, b1) = make_tuple(b1, a1 - q * b1);}return a1;
}