欧几里得

本文详细介绍了用于求最大公约数的欧几里得算法,包括三种实现方式:递归形式、非递归形式及简化版。每种实现方式都提供了完整的代码示例,便于读者理解和实践。

什么是欧几里得算法:欧几里得算法就是辗转相除法,用来求得最大公约数。

1.1模板一:

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

}

1.2完整代码:

     #include<algorithm> 
#include<iostream>
#include<cstdio> 
using namespace std;
int gcd(int a,int b)
{
return b?gcd(b,a%b):a;
}
int main()
{
int a,b;
cin>>a>>b;
cout<<gcd(a,b)<<endl;
return 0;

}

2.1 模板二:

      int gcd(int a,int b)
{
while(b!=0)
{
int r=b;
b=a%b;
a=r;
}
return a;

}

2.2 代码二:

    #include<algorithm> 
#include<iostream>
#include<cstdio> 
using namespace std;
int gcd(int a,int b)
{
while(b!=0)
{
int r=b;
b=a%b;
a=r;
}
return a;
}
int main()
{
int a,b;
cin>>a>>b;
cout<<gcd(a,b)<<endl;
return 0;

}

3.1模板三:(递归)

    int gcd(int a,int b)
{
if(b==0)
 return a;
else
 return gcd(b,a%b);
 

}

3.2代码:

   #include<algorithm> 
#include<iostream>
#include<cstdio> 
using namespace std;
int gcd(int a,int b)
{
if(b==0)
 return a;
else
 return gcd(b,a%b);
 
}
int main()
{
int a,b;
cin>>a>>b;
cout<<gcd(a,b)<<endl;
return 0;
}

欧几里得聚类是一种在点云处理中广泛应用的聚类算法,其核心思想基于欧几里得距离来对空间中的点进行分组。 在点云数据中,每个点都在三维空间中有其特定的坐标。欧几里得聚类通过计算点与点之间的欧几里得距离,也就是空间中两点之间的直线距离。如果两个点之间的欧几里得距离小于预先设定的阈值,那么这两个点就会被认为属于同一个聚类。 以下是一个简单的Python伪代码示例,展示了欧几里得聚类的基本实现思路: ```python import numpy as np def euclidean_distance(point1, point2): return np.linalg.norm(np.array(point1) - np.array(point2)) def euclidean_clustering(points, distance_threshold): clusters = [] unvisited = set(range(len(points))) while unvisited: current_point_index = unvisited.pop() current_cluster = [current_point_index] queue = [current_point_index] while queue: index = queue.pop(0) for neighbor_index in unvisited: if euclidean_distance(points[index], points[neighbor_index]) < distance_threshold: current_cluster.append(neighbor_index) queue.append(neighbor_index) unvisited.remove(neighbor_index) clusters.append(current_cluster) return clusters # 示例点云数据 points = [ [1, 2, 3], [1.1, 2.1, 3.1], [5, 6, 7], [5.1, 6.1, 7.1] ] # 设定距离阈值 distance_threshold = 0.5 # 进行欧几里得聚类 clusters = euclidean_clustering(points, distance_threshold) print(clusters) ``` 欧几里得聚类的优点在于其原理简单易懂,计算速度相对较快,能够有效地将空间中距离相近的点聚集在一起。不过,它也存在一定的局限性,例如对距离阈值的设定比较敏感,如果阈值设置不当,可能会导致聚类结果不准确,出现聚类合并或者分裂的情况。此外,对于分布不均匀的点云数据,其聚类效果可能也不太理想。
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