题解 | #求最小公倍数#

求最小公倍数

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def gcd(x, y):  # 辗转相除法求最大公约数
    if y == 0:
        return x
    else:
        return gcd(y, x%y)

def lcm(x, y):  # 用最大公约数求最小公倍数
    return x * y // gcd(x, y)

while True:
    try:
        A, B = map(int, input().split())
        print(lcm(A, B))
    except:
        break
  • Least Common Multiple (LCM) 最小公倍数
  • Greatest Common Divisor (GCD) 最大公约数

辗转相除法的关键在于:对gcd(a,b)而言,a%b后仍有gcd(b, 余数)=gcd(a,b)

例:a = 16, b = 10

16 / 10: 商 = 1,余数 = 6

有gcd(16, 10) = gcd(10, 6)。因为任何能同时整除16或10的公约数同时也能整除10和6(6本身是16 / 10的余数)

这样逐渐递归

gcd(16, 10)
= gcd(10, 6) 
= gcd(6, 4)
= gcd(4, 2)
= gcd(2, 0) 
= 2

得到gcd(2, 0)得到最大公约数2

步骤:

  1. gcd(a, 0) 基准情况
  2. gcd(a, b) = gcd(b, a%b) 递归情况

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05-12 10:10
已编辑
门头沟学院 人工智能
写这篇之前我犹豫了挺久。一方面是怕被人骂,"又一个收割焦虑的转行帖";另一方面是看了太多用 GPT 套娃出来的「学习路线」文章,AI 味重得让人没法读完。所以这篇全是亲身踩过的坑,时间线、用过的项目、当时的心路全都尽量原样写出来。如果你是大学生在迷茫要不要转 AI,或者已经在转的路上,希望能给点参考。 一个反共识的开场:你以为进 OpenAI 的人都是博士? 先讲个故事,跟我没关系,但跟所有想转 AI 的人都有关系。 OpenAI 的 Sora 团队(就是搞文生视频那个)一共 13 个人。这里面有两个人特别有意思: Will DePue,密歇根大学计算机系,直接辍学了。17...
_hengheng:我也本,也算是做ai相关,我最开始感觉做ai工程师有多么多么困难,后来发现懂了原理后整体训练完全可以看成一个流程化的内容,开源方案太多了,大多基本都是按着模子在自家业务上做各种操作,就算是大厂的小部门也没那么多资源去训基模,反而更多的是像怎么把技术往业务方向靠近了,不过当前时代如果本科学历没那么好加上自己执行力不是特别强还真不建议走ai工程师这条路,可以试试其他ai的偏业务方向,不然校招不太好杀出来
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牛马43373018...:这人真懂什么叫熵吗
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