最大公约数--欧几里得算法

本文详细介绍了欧几里得辗转相除法求两个整数的最大公约数的过程,通过将问题转化为求较小数和余数的最大公约数,显著减少了计算量。并提供了一个C语言实现的例子,方便读者理解算法的具体应用。

欧几里得辗转相除求最大公约数:设gcd(a,b)求的是ab的最大公约数,设a>b,可以证明gcd(a,b)=gcd(b,a%b),证明过程略。

设r=a%b,把gcd(a,b)变为gcd(b,r),再进行辗转相除变为gcd(r,b%r),计算量明显减轻

#include<stdio.h>
#include<math.h>

int Max_d(int a,int b)
{
	int temp;
	while(b!=0)
	{
	temp=b;
	b=a%b;
	a=temp;
	}
	return a;
}

int main()
{
	int a,b,temp;
	while(scanf("%d %d",&a,&b)!=EOF)
        { 
                 if(a<b)
                  {
                     temp=a;
                     a=b;
                     b=temp;
                 }
		printf("%d\n",Max_d(a,b));
        }
	return 0;
}


基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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