收敛循环索引背后的数学原理？

Question

下面的问题背后的一般数学原理是什么？

取一个包含整数的向量，例如3，3，3，3，4，4，6，3，4，4，5，和另一个表示循环索引的向量，这些循环索引的值都小于第一个向量的值，例如1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1。当每个循环索引等于第一个向量中的相应索引时，将其重置为1。当所有索引都等于1时，程序结束。

这看起来像整数分解，但我不知道如何概括地说明这一点。什么原则在这里起作用？实现相同结果的更高效的计算方法是什么？

提前谢谢。

import numpy as np

unityVec = np.ones((10), dtype=np.int)  # create a vector of ones
counter = 1                             # initialize counter

counterVec = np.ones((10), dtype=np.int) # initialize counter array
counterVec = counterVec + 1              # make counter array > ones array

littleVec = ([3, 3, 3, 3, 4, 6, 3, 4, 4, 5])   # loop reset values

while not (np.array_equal(unityVec, counterVec)):  # compare counter to ones vector 

    counterVec = counterVec + 1

    for i in range(10):
        if counterVec[i] == littleVec[i]:
            counterVec[i] = 1  # reset counterVec element to 1 once it hits limit
            #print("Counter: ", counter, "\tIndex: ", i, "\tcounterVec: ", counterVec, "\tlittleVec: ", littleVec)

    counter = counter + 1


print("Indices converged after", counter-1, "iterations!")

预期结果:小于或等于第一个向量值的乘积的正整数值。

实验结果:在给定样本值的情况下，59次循环后，指标收敛。