HDU 1019 最小公倍数

本文提供了一道经典的算法竞赛题目解析——计算一组正整数的最小公倍数(LCM)。通过示例输入输出说明了如何使用辗转相除法求最大公约数,并进一步计算最小公倍数。代码实现简洁高效,适用于ACM竞赛及算法学习。

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题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1019

Least Common Multiple

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 30988    Accepted Submission(s): 11726


Problem Description
The least common multiple (LCM) of a set of positive integers is the smallest positive integer which is divisible by all the numbers in the set. For example, the LCM of 5, 7 and 15 is 105.

 

Input
Input will consist of multiple problem instances. The first line of the input will contain a single integer indicating the number of problem instances. Each instance will consist of a single line of the form m n1 n2 n3 ... nm where m is the number of integers in the set and n1 ... nm are the integers. All integers will be positive and lie within the range of a 32-bit integer.
 

Output
For each problem instance, output a single line containing the corresponding LCM. All results will lie in the range of a 32-bit integer.
 

Sample Input
  
2 3 5 7 15 6 4 10296 936 1287 792 1
 

Sample Output
  
105 10296
 

求多个数的最小公倍数
最小公倍数=两个数相乘除以最大公约数;
为了防止溢出,先除再乘

#include <iostream>
#include <cstdio>

using namespace std;

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

int main()
{
    int n;
    scanf("%d",&n);
    int a[100000];
    while(n--)
    {
        int m;
        scanf("%d",&m);
        for(int i=0;i<m;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
        }
        int temp = a[0];

        for(int i=1;i<m;i++)
        {
            temp = temp/gcd(temp,a[i])*a[i];
        }
        printf("%d\n",temp);
    }
    return 0;
}




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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