写java中欧几里得算法的递归代码

public class EuclideanAlgorithm {
public static int gcd(int a, int b) {
if (b == 0) {
return a;
} else {
return gcd(b, a % b);
}
}

public static void main(String[] args) {
int a = 36;
int b = 48;
int gcd = gcd(a, b);
System.out.println("The greatest common divisor of " + a + " and " + b + " is " + gcd);
}
}

相关问题

matlab中DTW中欧几里得距离

在MATLAB中，动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）是一种用于比较两个序列相似度的技术，特别适用于处理长度不一致的时间序列。它通过调整参考序列的每个点到目标序列的一个对应点之间的路径，找到两者间的最短距离或成本路径。

虽然DTW本身并不直接计算欧几里得距离，它是基于一种局部匹配的思想，而不是简单地将整个序列看作一个点，并计算它们之间点到点的欧式距离。然而，在DTW的过程中，可以采用欧几里得距离作为代价函数来衡量两个时刻的值差异。每一步的移动通常会有一个成本，这个成本可以是当前时刻两个元素之间的欧几里得距离的平方。

如果你想要在MATLAB中使用DTW并涉及欧几里得距离，你可以使用`dtw`函数，它允许你自定义距离矩阵（其中包含欧氏距离或其他距离）。例如：

% 假设你有两列向量x和y
[x, y] = ...; % 读取或创建你的序列

% 定义欧氏距离矩阵
distMat = pdist2(x, y, 'euclidean'); % 使用pdist2计算距离矩阵

% 调用DTW函数，传递距离矩阵
[~, path] = dtw(distMat);

% 最后的路径和总距离代表了DTW下两个序列的最佳匹配程度
totalCost = sum(path(:));

prim里得min算法怎么写

Prim算法是一种用于求解最小生成树的算法，其中的min算法通常用于选择每次加入生成树的最小权值边。具体实现如下：

1. 首先选定一个起点，将其加入生成树中。

2. 对于起点相邻的所有边，将其权值和相邻的节点加入一个优先队列中。

3. 从优先队列中选择权值最小的边，如果该边连接的节点不在生成树中，则将其加入生成树，并将起点相邻的所有边和节点加入优先队列中。

4. 重复步骤3，直到生成树包含所有节点。

下面是Prim算法中min算法的伪代码：

function min(queue):
    min_edge = None
    min_weight = infinity
    for edge in queue:
        if edge.weight < min_weight:
            min_edge = edge
            min_weight = edge.weight
    return min_edge

其中，queue是一个优先队列，存储了当前节点相邻的所有边和节点。在每次选择最小边时，遍历队列中的所有边，找到权值最小的边并返回。