930. 循环进阶-辗转相减c++
时间: 2023-10-06 17:03:21 浏览: 102
辗转相减算法,也称为辗转减法,是计算两个正整数最大公约数的一种方法。它的基本原理是,用较大的数减去较小的数,然后用结果再减去较小的数,直到所得差为0或者两个数相等为止。最后得到的非零余数就是最大公约数。
辗转相减算法的步骤如下:
1. 首先,判断两个数 a 和 b 的大小,将较大的数赋值给 x,较小的数赋值给 y。
2. 计算 x 和 y 的差值,即 z = x - y。
3. 判断 z 的大小:
- 如果 z = 0,则 y 就是最大公约数。
- 如果 z ≠ 0,则将 y 赋值给 x,z 赋值给 y,然后进入步骤 2。
辗转相减算法的时间复杂度较高,特别是当两个数之间差值较大时。为了优化算法的性能,可以使用更高级的算法,如辗转相减结合移位运算或二进制算法。
辗转相减算法的优点是简单易理解,可以求解任意两个正整数的最大公约数。但是由于算法需要多次减法运算,所以性能较低,对于大数计算不太适用。
总而言之,辗转相减算法是一种基于减法运算的寻找最大公约数的方法。虽然它的性能不够高效,但在一些简单的计算场景中仍然具有一定的应用价值。
相关问题
forestdataT, df 是DataFrame ,他们的列相同 计算 forestdata.loc[forestdata.index[-1]] 与 df.iloc[-2] 的偏差,用这个偏差对df.iloc[-1]的最后一行各列的值进行调整
可以按照以下步骤进行操作:
1. 计算偏差:偏差可以通过将两个 Series 相减得到,即 forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2]。
2. 调整 df.iloc[-1] 的最后一行各列的值:可以通过将偏差加到 df.iloc[-1] 的最后一行各列的值上来实现,即 df.iloc[-1].iloc[-1:] += 偏差。
完整的代码如下:
```python
# 计算偏差
diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2]
# 调整 df.iloc[-1] 的最后一行各列的值
df.iloc[-1].iloc[-1:] += diff
```
需要注意的是,此处的代码假设 forestdata 和 df 中的行索引都是时间戳。如果不是时间戳,需要根据实际情况稍作修改。另外,这里假设 forestdata 和 df 中的列都相同,如果列不同,需要先将两个 DataFrame 的列对齐才能进行计算。
已知a=-D*2--foriin range(10],则al2j的值为(• A.3- • - B4-. .•- C.9- - D.164
根据给出的a的定义,可以将其展开为:a = -D * 2 - (-2) - (-4) - (-6) - ... - (-18)
即:a = -D * 2 + 2 + 4 + 6 + ... + 18
其中,等差数列的首项为2,公差为2,共有10个数,可以用等差数列求和公式求得和为:S = (a1 + an) * n / 2 = (2 + 18) * 10 / 2 = 100
所以,a = -D * 2 + 100
因此,al2j的值为:a12 = -D * 2 + 12, a5 = -D * 2 + 5
将上述两个式子相减,得:a12 - a5 = (-D * 2 + 12) - (-D * 2 + 5) = 7
又因为a12 - a5 = (a - 2) - (a - 9) = 7
所以,-D * 2 + 98 = 7
解得:D = -51
将D的值代入a的式子中,可得:a = 202
因此,al2j的值为:a12 = -51 * 2 + 12 = -90
所以,正确答案是:B. -90