求最大公约数(GCD)和最小公倍数(LCM)的几个方法

【备战蓝桥】JavaB组算法小讲解——GCD和LCM 大家好,这里是祁十一!今天为大家整理了一下GCD和LCM的内容。 目录 一、GCD(最大公约数) 1、定义 2、性质 3、代码实现 <1>Java自带函数 <2>辗转相除法 二、LCM(最小公倍数) 1、定义 2、性质 3、代码实现 <1>Java自带函数 <2>辗转相除法 三、真题再现 【等差数列】 【核桃的数量】 四、算法练习 【最大最小公倍数】 【最大体积】 【Hanksoon的趣味题】 一、... 阅读详情
	private static int LCM1(int m, int n) {
		if(m>n)
			return LCM1(n, m);
		int i=0;
		while(++i<m){
			if(n*i%m==0)
				return n*i;
		}
		return m*n;
	}
	
	private static int GCD2(int m, int n){
		if(m>n)
			return GCD2(n, m);
		while(n%m!=0){
			int temp = n%m;
			n = m; 
			m = temp;
		}
		return m; 
	}
	
	private static int GCD1(int m, int n) {
		if(m>n)
			return GCD1(n, m);
		int i=0;
		while(m/(++i)>0){
			if(m%i==0 && n%(m/i)==0)
				return m/i;
		}
		return 1;
	}
还有就是当GCD已知的时候,用m*n除以GCD得到的结果就是LCM
C++求最大公约数和最小公倍数的方法 这里总结了两种求最大公约数和最小公倍数的方法。使用欧几里得算法,使用头文件中的函数 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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