C++实验7—公倍数公约数

本文介绍了一个C++程序,该程序通过辗转相除法计算并输出两个整数的最大公约数和最小公倍数。用户从键盘输入两个整数,程序使用递归思想确保较大数作为除数,并通过全局变量传递最大公约数。
/*
* 文件名称:7.cpp
* 作    者:张宇航
* 完成日期:2016 年 6月 3日
* 版 本 号:v6.0
* 对任务及求解方法的描述部分:
* 输入描述:从键盘中输入两个整数
* 问题描述:
* 程序输出:求两个整数的最大公约数和最小公倍数
* 问题分析:
* 算法设计:
*/
#include <iostream>
using namespace std;
int g;       //定义全局变量
void Fun_1(int m,int n)
{
	int a;
	if(m<n)
	{
		Fun_1(n,m);
	}
	else
	{
		while(n!=0)
		{
			a=m%n;
			m=n;
			n=a;
		}
		g=m;
	}
}
int Fun_2(int m,int n)
{
	int a;
	a=(m*n)/g;
	return a;
}
int main(int argc,char *argv[])
{
	int m,n;
	cout<<"请输入两个数据:";
	cin>>m>>n;
	Fun_1(m,n);
	cout<<m<<"与"<<n<<"的最大公约数是:";
	cout<<g<<endl;
	cout<<m<<"与"<<n<<"的最小公倍数是:";
	cout<<Fun_2(m,n)<<endl;
	return 0;
}


心得:感觉的输入多个函数后,需要好好的设计,不能粗心。认真的对待,这样才能避免错误


总结:运用了    辗转相除法求两个数的最大公约数。


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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