#获得长度为1，2，3，4，…的二元向量的Lyndon因子分解。。。#ans（A211097）将包含Lyndon因子分解中的因子数量#ansL（A211098）将包含Lyndon因子分解中最大（即最左端）因子的大小#ansLw（A211099）将包含Lyndon因式分解中最大的（即最左端）因子#ansR（不同偏移量的A211095）将包含Lyndon因式分解中最小（即最右边）因子的大小#ansRw（具有不同偏移量的A211096）将包含Lyndon因式分解中的最小（即最右边）因子ans:=[]；ansLs：=[]；答案：=[]；答案：=[]；答案：=[]；M： =6；#研究长度为M的二进制向量对于从1到M的n dot1:=二进制（2^n，2^（n+1）-1）；对于n1从1到nops（t1）dot2：=t1[n1]；s2:=底土（1=NULL，t2）；t3:=转换器2字符串（s2）；t4：=因式分解（t3）；lprint（n，t2，t4，nops（t4））；ans：=[op（ans），nops（t4）]；ansLs：=[op（ansLs），长度（t4[1]）]；ansLw：=[op（ansLw），t4[1]；ansRs:=[操作（ansRs），长度（t4[nops（t4）]）]；ansRw：=[op（ansRw），t4[nops（t4）]]；日期：日期：#这将使用以下过程，当然必须先加载这些过程：#binvecs生成从n1到n2的所有数字的二进制向量（Maple）binvecs:=proc（n1，n2）局部lis，t1，t2，len，n；lis:=[]；对于n从n1到n2 dot1:=换算（n，基数，2）；长度：=nops（t1）；t2:=[seq（t1[len+1-i]，i=1..len）]；lis：=[op（lis），t2]；od；lis；结束；#将列表转换为字符串（Maple）convert2字符串：=proc（x）局部a，t1，i；a： =“”；对于i从1到nops（x），做a:=cat（a，x[i]）；od；a；结束；#梅兰康的“无帽”uncat:=进程（字）如果长度（单词）<=1，则[word]其他映射（进程（x，y）子字符串（y，x..x）结束，[$1..长度（单词）]，单词）fi；结束时间：#Lyndon分解Duval算法的Melancon实现因式分解：=过程（单词）局部F，i，j，k，n，w；全球uncat；w:=未捕获（单词）；n：=长度（单词）；k：=0；F:=空；而k<n doi:=k+1；j:=k+2；而j<n+1如果lexorder（w[i]，w[j]），则如果w[i]=w[j]，则i:=i+1；j:=j+1；其他的i:=k+1；j:=j+1；fi（菲涅耳）否则会中断fi；od；而k<iF:=F，k+（j-i）；k：=k+（j-i）；od；od；map（proc（x，y）如果x<nops（y），则x+1否则nops（y）fi结束，[操作（1..nops（[F]）-1，[F]，]，w）；zip（进程（x，y）[x，y]结束，[1，op（%）]，[F]）；映射（proc（x，y）cat（op（op（1，x）..）。。op（2，x），y）结束，%，w）；结束时间：