HDU1108 最小公倍数

本文介绍了一种使用辗转相除法计算两数最小公倍数的方法。通过不断将较大数与较小数相除并累加,直至余数为零,找到最小公倍数。

首先,辗转相除法计算最小公倍数确实很实用,但是我觉得我的想法应该也不是很费时间。
然后,我的算法思路(我觉得主要是这个比较好想)
1、找出两个数中比较大的数
2、大数%小数,等于零的话 就是最小公约数
3、如果不为零,大数自身累加自己;
4、再次%小数,直到等于零为止;
AC的代码:

#include<stdio.h>
void main()
{
int a,b,c;
while(scanf("%d %d",&a,&b) != EOF){
if (a<b){
a=a+b;
b=a-b;
a=a-b;
}
c=a;
while(c%b!=0)
c+=a;
printf("%d\n",c);
}
}



根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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