Function MCM(Int x,Int y):Int Int m=0; While(x>0 and y>0) If(x>y) Then x=x-y Else y=y-x EndIf EndWhile m=x+y Return m; End MCM

这段代码实现的是求解x和y的最小公倍数（LCM），而非最大公约数（GCD）。代码中使用的是辗转相减法，其思想是不断用一个数去减另一个数，直到两个数相等，此时的数即为它们的最大公约数。最小公倍数则是两个数之积除以它们的最大公约数。

如果要改成求最大公约数的话，可以使用辗转相除法，代码实现如下：

int gcd(int x, int y) {
    int temp;
    while (y != 0) {
        temp = x % y;
        x = y;
        y = temp;
    }
    return x;
}

其中，x和y为要求最大公约数的两个数，每次循环用y去除x的余数，直到余数为0时返回x即为最大公约数。

相关问题

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int N = 4; int m[N + 1] = { 10, 20, 30, 40, 5 }; int mcm() { vector<vector<int>> dp(N, vector<int>(N, INT_MAX)); for (int i = 0; i < N; i++) dp[i][i] = 0; for (int len = 1; len < N; len++) { for (int l = 0, r = l + len; r < N; l++, r++) { for (int k = l; k < r; k++) { dp[l][r] = min(dp[l][r], dp[l][k] + dp[k + 1][r] + m[l] * m[k + 1] * m[r + 1]); } } } return dp[0][N - 1]; } int main() { int ans = mcm(); cout << "最小乘法次数：" << ans << endl; return 0; }

这段代码实现了矩阵连乘问题的动态规划算法，使用了C++的vector来实现二维数组。

其中，`N`表示矩阵的个数，`m`数组表示每个矩阵的维度（例如`m[0]`表示第一个矩阵的行数，`m[1]`表示第一个矩阵的列数，以此类推）。

函数`mcm`返回最小的矩阵乘积次数。首先初始化`dp`数组为INT_MAX，表示没有计算过。然后从矩阵长度为1开始，依次计算矩阵长度为2、3、4...的情况，最终得到整个矩阵链的最小乘法次数。

具体实现过程是，对于每个长度为`len`的矩阵链，从左到右依次枚举每个可能的起点`l`和终点`r`，计算出在`k`处分成两个子问题的最小乘法次数。最后取最小值即为答案。

最终在`main`函数中输出最小乘法次数即可。

mcm1988:b题两辆平板车的装货问题

mcm1988:b题涉及两辆平板车的装货问题。这两辆平板车需要装载一些物品，我们需要考虑如何最有效地分配和装载这些物品，以便节省时间和空间。

首先，我们可以将物品按照大小、形状和重量进行分类。这样做可以帮助我们更好地组织和安排装货工作。

其次，我们需要确定每辆平板车的最大装载能力。根据车辆的承重能力，我们可以计算出每辆车可以装载的最大重量。

然后，我们可以将物品分为几个组，根据它们的重量和体积来决定应该放在哪辆车上。重量轻、体积小的物品可以放在一辆车上，而重量重、体积大的物品则可以放在另一辆车上。

在装载过程中，我们还应该注意均匀分配重量。将物品放置平均分布在车辆的不同部位，可以保持车辆的平衡，使其更容易操控。

最后，我们需要确保货物被牢固地固定在平板车上，以避免在运输过程中发生意外。使用绳索、绑带或其他固定装置来固定物品可以增加装载的安全性。

以上是就b题两辆平板车的装货问题提出的一些建议。通过合理的组织和安排，我们可以最大化地利用车辆的装载能力和空间，提高效率和安全性。