HDOJ_杭电2028_Lowest Common Multiple Plus 多个数字的最小公倍数

最小公倍数的规模化。。。


代码:

/***** HDOJ_2028_Lowest Common Multiple Plus ********/

/******** written by C_Shit_Hu ************/

////////////////公倍数///////////////

/****************************************************************************/
/* 
Problem Description
求n个数的最小公倍数。

/***** problem source ********/

/******** written by C_Shit_Hu ************/

////////////////题目属性///////////////

/****************************************************************************/
/* 
Problem Description
求n个数的最小公倍数。

Input
输入包含多个测试实例,每个测试实例的开始是一个正整数n,然后是n个正整数。
 
Output
为每组测试数据输出它们的最小公倍数,每个测试实例的输出占一行。你可以假设最后的输出是一个32位的整数。
 
Sample Input
2 4 6
3 2 5 7

Sample Output
12
70
 

*/
/****************************************************************************/


// 求最小公倍数的集合化。。。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

_int64 gbs( _int64 a, _int64 b)       //求最小公倍数
{
	_int64 A=a, B=b, tem, yu ;
    if( a<b )      //注意:a*b可能超过int类型
    {
        tem = a;
		a = b;
		b = tem;
	}
	while(yu != 0)
	{
		yu = a%b;
	    a = b;
        b = yu; 
	}
	return A*B/a ;

}

int main()
{
    _int64 n, i, temp, a = 1;
    while((scanf("%I64d",&n))!=EOF)
    {
        a = 1;
        for(i=0;i<n;i++)
        {
            scanf("%I64d",&temp);
            a = gbs(a,temp);   // 输入的数据两两相比,求公倍数
        }
        printf("%I64d\n",a);
    }
    return 0;
}


/******************************************************/
/********************  心得体会  **********************/
/*
果然是水题。。。
还做的那么慢。。

  水水更健康!!!
*/
/******************************************************/


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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