lcp 分式化简 python

分式化简是将一个分式表示的有理数化简为最简形式，即将分子和分母的公因式约掉。

以下是一个Python的实现：

def gcd(a, b):
    while b != 0:
        a, b = b, a % b
    return a

def fraction_reduction(numerator, denominator):
    if numerator == 0:
        return 0, 1
    
    # 求分子和分母的最大公约数
    common_divisor = gcd(numerator, denominator)
    
    # 化简分数
    numerator //= common_divisor
    denominator //= common_divisor
    
    return numerator, denominator

这样，给定一个分数的分子和分母，调用`fraction_reduction(numerator, denominator)`即可得到化简后的最简形式。返回值是一个元组，包含化简后的分子和分母。例如，`fraction_reduction(6, 8)` 的结果是(3, 4)，因为6/8可以化简为3/4。

相关问题

lcp 猜数字 python

LCP（Longest Common Prefix）问题是指在一组字符串中找到最长的公共前缀。在猜数字游戏中，我们可以将数字转换为字符串，然后找到所有数字的最长公共前缀。

以下是一个Python的实现：

def longest_common_prefix(strs):
    if not strs:
        return ""
    
    # 找到长度最小的字符串作为基准
    min_len = min(len(s) for s in strs)
    base_str = strs[0][:min_len]
    
    # 逐个字符比较其他字符串与基准字符串的对应位置
    for i in range(min_len):
        for s in strs[1:]:
            if s[i] != base_str[i]:
                return base_str[:i]
    
    return base_str

这样，给定一个字符串列表strs，调用`longest_common_prefix(strs)`即可找到最长的公共前缀。如果存在公共前缀，返回该前缀；否则，返回空字符串。例如，`longest_common_prefix(["flower", "flow", "flight"])` 的结果是"fl"。

LBP改进算法LCP

LBP改进算法LCP是一种用于纹理特征提取的算法，它是LBP算法的改进版本。LBP算法是一种用于图像纹理特征提取的算法，它通过比较像素点与周围像素点的灰度值大小关系，将每个像素点转换为二进制数，从而提取图像的纹理特征。LCP算法在LBP算法的基础上，引入了旋转不变性和灰度不变性，使得算法更加稳健和准确。

LCP算法的具体步骤如下：
1. 将图像分成若干个小区域，对每个小区域进行处理。
2. 对于每个像素点，计算其与周围像素点的灰度值大小关系，并将结果转换为二进制数。
3. 对于每个小区域，将其中的所有像素点的二进制数进行拼接，得到一个二进制数序列。
4. 对于每个二进制数序列，将其进行旋转不变性处理，即将其按照字典序排序后，选择最小的一个作为该序列的代表。
5. 对于每个小区域，将其代表序列的二进制数转换为十进制数，作为该小区域的纹理特征。

下面是一个使用LCP算法提取图像纹理特征的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def LCP(img):
    # 将图像分成16个小区域
    h, w = img.shape[:2]
    h_step, w_step = h // 4, w // 4
    features = []
    for i in range(4):
        for j in range(4):
            # 对每个小区域进行处理
            sub_img = img[i*h_step:(i+1)*h_step, j*w_step:(j+1)*w_step]
            sub_feature = []
            # 对每个像素点进行处理
            for m in range(1, h_step-1):
                for n in range(1, w_step-1):
                    center = sub_img[m, n]
                    binary = ''
                    for k in [(m-1, n-1), (m-1, n), (m-1, n+1), (m, n+1), (m+1, n+1), (m+1, n), (m+1, n-1), (m, n-1)]:
                        if sub_img[k] >= center:
                            binary += '1'
                        else:
                            binary += '0'
                    # 将二进制数转换为十进制数
                    sub_feature.append(int(binary, 2))
            # 对代表序列进行旋转不变性处理
            sub_feature.sort()
            sub_feature = np.array(sub_feature)
            min_feature = sub_feature
            for k in range(1, 8):
                sub_feature = np.roll(sub_feature, 1)
                if (sub_feature < min_feature).all():
                    min_feature = sub_feature
            # 将代表序列转换为十进制数，作为该小区域的纹理特征
            features.append(min_feature.dot(2 ** np.arange(min_feature.size)[::-1]))
    return features

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 提取纹理特征
features = LCP(img)
print(features)