小编写这篇文章的主要目的,主要是给大家讲解一下,关于最大公约数的求解方法,下面小编集中给大家总结一下,具体操作的五种方法。
方法一:短除法
短除法是求最大公因数的一种方法,也可用来求最小公倍数。求几个数最大公因数的方法,开始时用观察比较的方法,即:先把每个数的因数找出来,然后再找出公因数,最后在公因数中找出最大公因数。后来,使用分解质因数法来分别分解两个数的因数,再进行运算。之后又演变为短除法。短除法运算方法是先用一个除数除以能被它除尽的一个质数,以此类推,除到两个数的商是互质数为止。
简单来说就是逐步找出两个数的所有公约数,再将这些公约数累乘起来,就能得到最大公约数啦!
a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) m,n=a,b#创建两个变量存储a和b t=1#创建t作为最大公约数的载体 for i in range(2,min(a,b)): while(a%i==0 and b%i==0): t*=i#所有公约数累乘起来 a/=i b/=i print((f"{m},{n}的最大公约数为:{t}"))
这种方法虽然有点麻烦,但是逻辑却很清楚,不容易出错。
方法二:欧几里得算法(辗转相除法)
欧几里得算法是用来求两个正整数最大公约数的算法。古希腊数学家欧几里得在其著作《The Elements》中最早描述了这种算法,所以被命名为欧几里得算法。
假如需要求1997和615两个正整数的最大公约数,用欧几里得算法,是这样进行的:
1997/615=3······152
615/152=4······7
152/7=21······5
7/5=1······2
5/2=2······1
2/1=2······0
至此,最大公约数为1
以除数和余数反复做除法运算,当余数为0时,取当前算式除数为最大公约数,所以就得出了1997和615的最大公约数1。
明白了这其中的逻辑,我们就可以着手开始写程序啦!
a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) #首先要给两数排序,保证大数除以小数 m=max(a,b) n=min(a,b) t=m%n while t!=0: m,n=n,t#仔细观察不难发现:每个除式的m、n是都是上一个式子的n和余数 t=m%n#更新余数 print(f"{a}和{b}的最大公约数为{n}")
当然了,递归方法也能实现欧几里得算法。
def GCD(a,b): #比较大小,保证大数除以小数 if a<b: a,b=b,a #判断是否能整除,若能整除,直接返回被除数 if a%b==0: return b #若不能整除,则返回函数GCD,参数做相应变化 else: return GCD(b,a%b) a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) gcd=GCD(a,b) print(f"{a}和{b}的最大公约数为{gcd}")
方法三:更相减损术
更相减损术是出自《九章算术》的一种求最大公约数的算法,它原本是为约分而设计的,但它适用于任何需要求最大公约数的场合。原文是:
可半者半之,不可半者,副置分母、子之数,以少减多,更相减损,求其等也。以等数约之。
白话文译文:
(如果需要对分数进行约分,那么)可以折半的话,就折半(也就是用2来约分)。如果不可以折半的话,那么就比较分母和分子的大小,用大数减去小数,互相减来减去,一直到减数与差相等为止,用这个相等的数字来约分。
具体步骤:
第一步:任意给定两个正整数;判断它们是否都是偶数。若是,则用2约简;若不是则执行第二步。
第二步:以较大的数减较小的数,接着把所得的差与较小的数比较,并以大数减小数。继续这个操作,直到所得的减数和差相等为止。
则第一步中约掉的若干个2的积与第二步中等数的乘积就是所求的最大公约数。
其中所说的“等数”,就是公约数。求“等数”的办法是“更相减损”法。
现在使用更相减损术求98与63的最大公约数。
解:由于63不是偶数,把98和63以大数减小数,并辗转相减:
98-63=35
63-35=28
35-28=7
28-7=21
21-7=14
14-7=7
所以,98和63的最大公约数等于7。
a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) #首先要给两数排序,保证大数减小数 m=max(a,b) n=min(a,b) #判断两数是否都是偶数,如果都是偶数就同时除2 while m%2==0 and n%2==0: m,n=m/2,n/2 t=m-n #判断条件是减数和差相等 while n!=t: m,n=max(n,t),min(n,t)#每减一轮之后,都要重新判断减数和差的大小,再次以大数减去小数 t=m-n print(f"{a}和{b}的最大公约数为{n}")
方法四:穷举法(枚举法)
从两个数中较小数开始,由小到大列举,找出公约数并保证该公约数也属于较大数,这些公约数的最大者就是最大公约数;也可以从大到小列举,直到找出公约数后跳出循环,该公约数即是最大公约数。
a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) p,q=min(a,b),max(a,b) lst=[] for i in range(1,p+1): if p%i==0 and q%i==0: lst.append(i) gcd=max(lst) print(f"{a}和{b}的最大公约数为{gcd}") #a=int(input("please input the first number:")) #b=int(input("please input the second number:")) #p,q=min(a,b),max(a,b) #gcd=0 #for i in range(p,0,-1): #if p%i==0 and q%i==0: #gcd=i #break #print(f"{a}和{b}的最大公约数为{gcd}")
方法五:Stein算法
Stein算法是一种计算两个数最大公约数的算法,是针对欧几里德算法在对大整数进行运算时,需要试商导致增加运算时间的缺陷而提出的改进算法。
欧几里得算法缺陷:
欧几里德算法是计算两个数最大公约数的传统算法,无论从理论还是从实际效率上都是很好的。但是却有一个致命的缺陷,这个缺陷在素数比较小的时候一般是感觉不到的,只有在大素数时才会显现出来。
一般实际应用中的整数很少会超过64位(当然已经允许128位了),对于这样的整数,计算两个数之间的模是很简单的。对于字长为32位的平台,计算两个不超过32位的整数的模,只需要一个指令周期,而计算64位以下的整数模,也不过几个周期而已。但是对于更大的素数,这样的计算过程就不得不由用户来设计,为了计算两个超过64位的整数的模,用户也许不得不采用类似于多位数除法手算过程中的试商法,这个过程不但复杂,而且消耗了很多CPU时间。对于现代密码算法,要求计算128位以上的素数的情况比比皆是,设计这样的程序迫切希望能够抛弃除法和取模。
看下面两个结论:
gcd(a,a)=a,也就是一个数和其自身的公约数仍是其自身。
gcd(ka,kb)=k gcd(a,b),也就是最大公约数运算和倍乘运算可以交换。特殊地,当k=2时,说明两个偶数的最大公约数必然能被2整除。
当k与b互为质数,gcd(ka,b)=gcd(a,b),也就是约掉两个数中只有其中一个含有的因子不影响最大公约数。特殊地,当k=2时,说明计算一个偶数和一个奇数的最大公约数时,可以先将偶数除以2。
:param a:第一个数
:param b:第二个数
:return:最大公约数
def gcd_Stein(a,b): #保证b比a小 if a<b: a,b=b,a if(0==b): return a #a、b都是偶数,除2右移一位即可 if a%2==0 and b%2==0: return 2*gcd_Stein(a/2,b/2) #a是偶数 if a%2==0: return gcd_Stein(a/2,b) #b是偶数 if b%2==0: return gcd_Stein(a,b/2) #都是奇数 return gcd_Stein((a+b)/2,(a-b)/2) a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) gcd=int(gcd_Stein(a,b)) print(f"{a}和{b}的最大公约数为{gcd}")
以上就是小编给大家总结的关于python实现最大公约数的五种具体方法,希望可以给大家带来帮助。
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。
转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/127981.html
摘要:动态规划法用表示最大子数组的结束下标为的情形,则对于,有这样就有了一个子结构,对于初始情形,遍历就能得到这个数组,其最大者即可最大子数组的和。动态规划法想法巧妙,运行效率也高,但是没有普遍的适用性。 问题简介 本文将介绍计算机算法中的经典问题——最大子数组问题(maximum subarray problem)。所谓的最大子数组问题,指的是:给定一个数组A,寻找A的和最大的非空连续...
摘要:前言编程思想这本书,陆陆续续读了年,终于基本都浏览了一遍。每个对象对外暴露接口,程序通过对象暴露的接口向对象发送消息,获取该对象的服务能力。异常处理异常处理,为编写程序阶段提供了一种预见性的防止程序崩溃的出路。 前言 《Java编程思想》这本书,陆陆续续读了1年,终于基本都浏览了一遍。通过这本书,试图理解作者的想法,才真的体会到Java思想。感谢本书的作者,不仅讲述了java的语法,更...
摘要:本文以牛顿法为例给出求解分布分布的极大似然估计参数的理论并使用和实现。如果随机变量独立同分布于且已知一组样本为了估计该分布的参数,可以使用极大似然估计的方法。 目录 0.前言 1.理论基础 2.Cauchy分布的极大似然估计 2.1理论基础 2.2算法 2.2.1R语言实现 2.2.2Py...
摘要:例如,以下对两个的相应元素求和这个例子很好的解释了如何构建中所谓的迭代器代数的函数的含义。为简单起见,假设输入的长度可被整除。接受两个参数一个可迭代的正整数最终会在中个元素的所有组合的元组上产生一个迭代器。 前言 大家好,今天想和大家分享一下我的itertools学习体验及心得,itertools是一个Python的自带库,内含多种非常实用的方法,我简单学习了一下,发现可以大大提升工作...
阅读 909·2023-01-14 11:38
阅读 876·2023-01-14 11:04
阅读 739·2023-01-14 10:48
阅读 1980·2023-01-14 10:34
阅读 941·2023-01-14 10:24
阅读 818·2023-01-14 10:18
阅读 498·2023-01-14 10:09
阅读 571·2023-01-14 10:02