欧几里德算法求最大公约数

求最大公约数有暴力法和辗转相除法

时间复杂度

暴力:O(N)

辗转相除法:O(2logN)

 

辗转相除法原理:

设c为A B 的最大公约数 则存在K1 K2 使 A=K1*c B=K2*c;

r为A模B r=A - K3*B;

      r=K1*c-K3*k2*c;

    r=(K1-K2*K3)*c;

所以A 和 B 的余数一定是最大公约数c的倍数

 

 1 #include <stdio.h>
 2 
 3 int gcd(int a, int b)
 4 {
 5     int temp, r;
 6     if(a<b)
 7     {
 8         temp = a;
 9         a = b;
10         b = temp;
11     }
12     while(a % b)
13     {
14         r = a%b;
15         a = b;
16         b = r;
17     }
18     return b;
19 }
20 
21 int main()
22 {
23     int a, b, answer;
24     scanf("%d%d",&a,&b);
25     answer = gcd(a,b);
26     printf("%d\n",answer);
27     return 0;
28 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/16-CHQ/p/6390503.html

内容概要:本文详细探讨了基于阻尼连续可调减振器(CDC)的半主动悬架系统的控制策略。首先建立了CDC减振器的动力学模型,验证了其阻尼特性,并通过实验确认了模型的准确性。接着,搭建了1/4车辆悬架模型,分析了不同阻尼系数对悬架性能的影响。随后,引入了PID、自适应模糊PID和模糊-PID并联三种控制策略,通过仿真比较它们的性能提升效果。研究表明,模糊-PID并联控制能最优地提升悬架综合性能,在平顺性和稳定性间取得最佳平衡。此外,还深入分析了CDC减振器的特性,优化了控制策略,并进行了系统级验证。 适用人群:从事汽车工程、机械工程及相关领域的研究人员和技术人员,尤其是对车辆悬架系统和控制策略感兴趣的读者。 使用场景及目标:①适用于研究和开发基于CDC减振器的半主动悬架系统的工程师;②帮助理解不同控制策略(如PID、模糊PID、模糊-PID并联)在悬架系统中的应用及其性能差异;③为优化车辆行驶舒适性和稳定性提供理论依据和技术支持。 其他说明:本文不仅提供了详细的数学模型和仿真代码,还通过实验数据验证了模型的准确性。对于希望深入了解CDC减振器工作原理及其控制策略的读者来说,本文是一份极具价值的参考资料。同时,文中还介绍了多种控制策略的具体实现方法及其优缺点,为后续的研究和实际应用提供了有益的借鉴。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值