数论-最大公约数和最小公倍数

本文介绍最大公约数(GCD)和最小公倍数(LCM)的基本概念及算法实现,包括辗转相除法(Euclid algorithm)和二进制算法。同时提供了计算最小公倍数的方法。

简谈最大公约数和最小公倍数

a,b的最大公约数用gcd(a, b)表示

a,b的最小公倍数用lcm(a, b)表示


最大公约数

辗转相除法(Euclid algorithm)求最大公约数

原理是:gcd(a, b) = gcd(a, b-a)

证明:

设 z|a, z|b, 则z|(b-a)

设 z不是a的因子,则z不伤a, b-a的公因子

设 z|a,z不是b的因子,则z不是a,b-a的公因子


递归求,边界是:b == 0 时 gcd(a, b) = a;

int gcd(int a, int b) {
	return b == 0 ? a : gcd(b, a%b);
}


二进制算法

if x == y ,GCD(x, y) = x;

else :

if x,y都为偶数,GCD(x, y) = 2 * GCD(x/2, y/2);

if x为偶数,y为奇数,GCD(x, y) = GCD(x/2, y);

if x为奇数,y为偶数,GCD(x, y) = GCD(x, y/2);

if x,y都为奇数,GCD(x, y) = GCD(x-y, y);

#include <iostream>
using namespace std;

inline int Bianary_gcd(int x, int y) {
	if(x == 0) return y;
	if(y == 0) return x;
	int i, j; //记录剔除2的次数
	for(i = 0; (x&1) == 0; i ++) x >>= 1; //x剔除2
	for(j = 0; (y&1) == 0; j ++) y >>= 1; //y剔除2
	while(true) {
		if(x < y) x^=y, y^=x, x^=y; //交换
		if((x -= y) == 0) return y << min(i, j); //x y 相等 
		while((x&1) == 0) x >>= 1; //剔除2 
	}
} 

int main() {
	int a, b;
	cin >> a >> b;
	cout << Bianary_gcd(a, b) << endl;
	return 0;
}


最小公倍数

lcm(a, b) = a * b / gcd(a, b);

注意:a*b可能溢出,编程计算时应写成:lcm(a,b) = a / gcd(a, b) * b;




潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员工程实践者提供系统化的潮汐建模计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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