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。


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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