C#编程实践:最大公因数与最小公倍数算法

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0 下载量 62 浏览量 更新于2024-10-28 收藏 63KB ZIP 举报
资源摘要信息:"MaxMinCommonMultiple.zip_C#编程_C#_练习" 在本资源摘要中,将围绕C#编程语言中关于最大公因数(GCD)和最小公倍数(LCM)的知识点进行深入分析。本练习文件主要旨在通过实例代码帮助学习者理解和掌握如何用C#编写计算两个或多个整数的最大公因数和最小公倍数的程序。 1. 最大公因数(GCD)简介 最大公因数是两个或多个整数共有的最大的正因数。计算两个整数a和b的最大公因数通常使用辗转相除法,也称欧几里得算法。在C#中实现该算法可以采用递归或循环的方式。 2. 最小公倍数(LCM)简介 最小公倍数是指两个或多个整数共有的最小的倍数。求最小公倍数的一个常用方法是利用最大公因数来计算,即两数的乘积除以它们的最大公因数得到最小公倍数。 3. C#编程基础 在C#编程语言中,创建一个程序的基本结构需要使用到特定的关键词和语法结构,例如使用`class`来定义一个类,`static`修饰符来声明静态方法,以及`Main`方法作为程序的入口点。 4. C#中的函数和方法 在C#中,函数是指可以执行特定任务的一段代码,通常返回一个值。方法是属于类或对象的函数,可以接收参数并执行运算。 5. C#中的循环结构 C#提供了几种循环结构,包括`for`循环、`while`循环和`do-while`循环。在计算最大公因数时,可能需要使用循环来不断执行相除和取余的操作。 6. C#中的递归 递归是一种编程技术,函数直接或间接地调用自身。在计算最大公因数时,可以使用递归方法来实现欧几里得算法。 7. 异常处理 在C#程序中,使用`try-catch`结构可以捕获和处理可能发生的错误,确保程序的健壮性。 8. 输入和输出 C#提供了多种方式来接收用户输入和显示程序输出,包括控制台输入输出,例如使用`Console.ReadLine()`读取用户输入和`Console.WriteLine()`显示结果。 9. 标准数学库的使用 C#提供了丰富的数学函数和常数,通过`System.Math`类可以访问这些数学工具,例如计算最大值、最小值、绝对值等。 10. 程序的组织和打包 最后,当编写完成多个C#程序文件后,可以使用zip压缩软件将这些文件打包成一个zip文件,便于分发和存档。 通过针对标题、描述、标签和文件列表的分析,本资源摘要信息为学习者提供了在C#编程中涉及计算最大公因数和最小公倍数的详细知识点。学习者可以通过实例练习理解和掌握相关概念和技术,从而提升自己的编程能力。

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传