python辗转相除法求最大公约数和最小公倍数

时间: 2023-04-29 11:02:06 浏览: 217
Python中的辗转相除法可以用以下代码实现: ```python def gcd(a, b): while b: a, b = b, a % b return a def lcm(a, b): return a * b // gcd(a, b) ``` 其中,`gcd`函数用于求最大公约数,`lcm`函数用于求最小公倍数。 辗转相除法的基本思想是:用较大的数除以较小的数,再用余数去除较小的数,如此反复,直到余数为为止。最后的除数就是最大公约数,而最小公倍数等于两数之积除以最大公约数。 例如,求出30和45的最大公约数和最小公倍数,可以这样调用函数: ```python >>> gcd(30, 45) 15 >>> lcm(30, 45) 90 ``` 因此,30和45的最大公约数是15,最小公倍数是90。
相关问题

用python用辗转相除法求最大公约数与最小公倍数

可以使用以下代码来通过辗转相除法求最大公约数和最小公倍数: ```python # 定义函数求最大公约数 def gcd(a, b): if b == 0: return a else: return gcd(b, a % b) # 定义函数求最小公倍数 def lcm(a, b): return a * b // gcd(a, b) # 例子:求 18 和 24 的最大公约数和最小公倍数 a = 18 b = 24 print("18 和 24 的最大公约数为:", gcd(a, b)) print("18 和 24 的最小公倍数为:", lcm(a, b)) ``` 输出结果为: ``` 18 和 24 的最大公约数为: 6 18 和 24 的最小公倍数为: 72 ``` 这里用到了 Python 的整数除法运算符 `//`,它可以返回整数的商,即去掉小数部分的除法结果。

python辗转相除法求最大公约数并计算输出最小公倍数

好的,这个问题可以回答。以下是代码实现: ```python #定义求最大公约数的函数 def gcd(a, b): while b: a, b = b, a % b return a #定义求最小公倍数的函数 def lcm(a, b): return a*b // gcd(a, b) #输入两个整数 num1 = int(input("请输入第一个整数:")) num2 = int(input("请输入第二个整数:")) #调用函数计算最大公约数和最小公倍数 greatest_common_divisor = gcd(num1, num2) least_common_multiple = lcm(num1, num2) #输出结果 print("最大公约数为:", greatest_common_divisor) print("最小公倍数为:", least_common_multiple) ``` 使用输入测试的结果示例: 输入: 请输入第一个整数:12 请输入第二个整数:20 输出: 最大公约数为: 4 最小公倍数为: 60

相关推荐

最新推荐

一个链接API,用来生成和简化Webpack配置的修改.zip

一个链接API,用来生成和简化Webpack配置的修改.zip

步行高级机器人技术.doc

步行高级机器人技术.doc

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

粒子群多目标算法matlab代码【MATLAB代码实现】定义优化问题参数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 什么是粒子群算法? 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。每个“粒子”代表问题空间中的一个候选解,而整个粒子群代表了候选解的一个群体。粒子在解空间中搜索最优解,通过个体的经验和群体的协作来不断调整自身位置和速度,从而逐步靠近最优解。 ## 1.2 粒子群算法在多目标优化中的应用 粒子群算法最初是针对单目标优化问题提出的,但后来被扩展应用到了多目标优化领域。与单目标优化不同,多目标优化需要考虑多个冲突的目标函数,因此粒子群算法的应用在多目标优化中具有一定的挑战性。 ## 1.3 粒子群多目标算法原理解

c语言本题要求编写程序,计算学生们的平均成绩,并统计不及格人数。题目保证输入输出均在整型范围内。

好的,下面是一个简单的 C 语言程序,可以帮助你计算学生们的平均成绩,并统计不及格人数: ```c #include <stdio.h> int main() { int n, sum = 0, fail = 0; scanf("%d", &n); // 输入学生数量 for (int i = 0; i < n; i++) { int score; scanf("%d", &score); // 输入学生的成绩 sum += score; // 累加学生的成绩 if (score < 60) {

资料计算机二级Python真题及答案解析1练习.pdf

。。。

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

粒子群多目标算法matlab代码【算法实现步骤】计算适应度函数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 粒子群多目标算法概述 在多目标优化问题中,粒子群多目标算法是一种常用的元启发式优化算法。它借鉴了鸟群觅食的行为,通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解空间。相比于传统的单目标优化算法,粒子群多目标算法能够有效解决多目标优化问题。 ## 1.2 算法原理与特点 粒子群多目标算法的核心原理是通过模拟群体中粒子的运动,不断更新粒子的位置和速度,以达到最优解。其特点包括易于实现、收敛速度快、对参数不敏感等。 ## 1.3 相关研究现状分析 目前,粒子群多目标算法在多目标优化领域得到了广泛应用,并在不同领域取得了一定的成果。研究者们也在不断探索

pyinstaller --onefile your_program.py 这段代码添加到程序的什么位置

在使用 PyInstaller 封装 Python 程序时,需要在命令行中执行 PyInstaller 的命令,而不是将命令添加到程序中。 具体来说,需要在命令行中进入 Python 程序所在的目录,然后执行以下命令: ``` pyinstaller --onefile your_program.py ``` 其中,--onefile 表示将程序打包成一个单独的可执行文件,your_program.py 是你要打包的 Python 程序的文件名。 执行完毕后,PyInstaller 会在当前目录下生成一个 dist 文件夹,其中包含了打包好的可执行文件和依赖库等文件。 需要注意的是,

提升效率和用户体验,携程门票活动商品结构演进.docx

提升效率和用户体验,携程门票活动商品结构演进.docx