牛牛带着 nn 元钱去超市买东西，超市一共只有两款商品，价格为 aa 元的篮球和价格为 bb 元的足球，牛牛想把手里的钱尽可能花光，请问牛牛最少能剩多少钱？

如果牛牛带了 nn 元钱去超市买东西，超市一共只有两款商品，价格分别为 aa 元的篮球和 bb 元的足球，那么牛牛最少剩下的钱就是 0 元。因为牛牛想把手里的钱尽可能花光，所以他会尽量多的买商品，直到没有钱可以花为止。

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链接：https://ac.nowcoder.com/acm/contest/49888/A 来源：牛客网 牛牛带着 nn 元钱去超市买东西，超市一共只有两款商品，价格为 aa 元的篮球和价格为 bb 元的足球，牛牛想把手里的钱尽可能花光，请问牛牛最少能剩多少钱？

牛牛想要尽可能地花光手里的钱，那么他就应该买尽可能多的商品。假设牛牛买了 x 个价格为 a 元的篮球和 y 个价格为 b 元的足球，则牛牛手中剩余的钱数为 nn - ax - by。牛牛希望剩余的钱数尽可能地小，所以我们需要使这个数尽可能地接近 0。

我们可以使用数学中的欧几里得算法来求解这个问题。欧几里得算法是一种用于求解两个正整数 a 和 b 的最大公约数的算法，可以求出最大的正整数 d，使得 a 和 b 都能被 d 整除。

我们可以使用欧几里得算法来求出 a 和 b 的最大公约数 d。然后我们就可以求出 x 和 y 的值，使得 nn - ax - by 最小。

欧几里得算法的具体步骤如下：

- 如果 a 等于 0，则 d 等于 b，x 等于 0，y 等于 1；
- 否则，计算 b 除以 a 的余数 r，然后递归调用欧几里得算法来求解 a 和 r 的最大公约数 d，x 和 y 的值就分别是 d 的上一次递归调用中的 y 和 x 减去 b 除以 a 的商乘以 y。

最后，我们可以使用 x 和 y 的值来计算牛牛手

使用pytorch编写一个3分类网络模型，数据 集为4维特征，请使用带有特征融合的元学习方法

以下是使用 PyTorch 编写一个带特征融合的元学习方法的3分类网络模型的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MetaLearner(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MetaLearner, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.norm1 = nn.BatchNorm1d(hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.norm2 = nn.BatchNorm1d(hidden_size)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.norm1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.norm2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc3(x)
        x = self.sigmoid(x)
        return x


class Classifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(Classifier, self).__init__()
        self.meta_learner = MetaLearner(input_size, hidden_size, output_size)
        self.fc4 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc5 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size)
        self.fc6 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.Softmax()

    def forward(self, x, x_train, y_train):
        x_train = x_train.detach()
        y_pred_train = self.meta_learner(x_train)
        y_pred_train = (torch.logical_and(y_train, y_pred_train)).float()
        combined_features = torch.cat((x, y_pred_train), dim=1)
        x = self.fc4(combined_features)
        x = self.fc5(x)
        x = self.fc6(x)
        x = self.softmax(x)
        return x


def train_classifier(x_train, y_train, x_val, y_val):
    input_size = x_train.shape[1]
    hidden_size = 10
    output_size = 3
    lr = 0.01
    num_epochs = 100

    classifier = Classifier(input_size, hidden_size, output_size)
    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
    optimizer = optim.Adam(classifier.parameters(), lr=lr)

    for epoch in range(num_epochs):
        optimizer.zero_grad()

        y_pred = classifier(x_train, x_train, y_train)
        loss = criterion(y_pred, y_train)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if epoch % 10 == 0:
            with torch.no_grad():
                val_pred = classifier(x_val, x_train, y_train)
                _, val_pred = torch.max(val_pred, 1)
                val_acc = torch.sum(val_pred == y_val) / y_val.shape[0]
                print(f"Epoch {epoch}, Train Loss: {loss:.4f}, Val Acc: {val_acc:.4f}")

    return classifier

请注意，这只是一个简单的示例代码，您需要根据您的数据和模型结构进行修改。

关于 "lua closure factory 完整代码" 以及 "中文加密" 的问题，由于我是一个 AI 模型，我无法提供编程以外的答案。