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今天小編給大家分享一下Python怎么求解最大公約數的相關知識點,內容詳細,邏輯清晰,相信大部分人都還太了解這方面的知識,所以分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后有所收獲,下面我們一起來了解一下吧。
短除法是求最大公因數的一種方法,也可用來求最小公倍數。求幾個數最大公因數的方法,開始時用觀察比較的方法,即:先把每個數的因數找出來,然后再找出公因數,最后在公因數中找出最大公因數。后來,使用分解質因數法來分別分解兩個數的因數,再進行運算。之后又演變為短除法。短除法運算方法是先用一個除數除以能被它除盡的一個質數,以此類推,除到兩個數的商是互質數為止。
簡單來說就是逐步找出兩個數的所有公約數,再將這些公約數累乘起來,就能得到最大公約數啦!
a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) m,n=a,b # 創建兩個變量存儲a和b t=1 # 創建t作為最大公約數的載體 for i in range(2,min(a,b)): while (a%i==0 and b%i==0): t*=i # 所有公約數累乘起來 a/=i b/=i print((f"{m},{n}的最大公約數為:{t}"))
這種方法雖然有點麻煩,但是邏輯卻很清楚,不容易出錯。
歐幾里得算法是用來求兩個正整數最大公約數的算法。古希臘數學家歐幾里得在其著作《The Elements》中最早描述了這種算法,所以被命名為歐幾里得算法。
假如需要求 1997 和 615 兩個正整數的最大公約數,用歐幾里得算法,是這樣進行的:
1997 / 615 = 3······152
615 / 152 = 4······7
152 / 7 = 21······5
7 / 5 = 1······2
5 / 2 = 2······1
2 / 1 = 2······0
至此,最大公約數為1
以除數和余數反復做除法運算,當余數為 0 時,取當前算式除數為最大公約數,所以就得出了 1997 和 615 的最大公約數 1。
明白了這其中的邏輯,我們就可以著手開始寫程序啦!
a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) # 首先要給兩數排序,保證大數除以小數 m=max(a,b) n=min(a,b) t=m%n while t!=0: m,n=n,t # 仔細觀察不難發現:每個除式的m、n是都是上一個式子的n和余數 t=m%n # 更新余數 print(f"{a}和{b}的最大公約數為{n}")
當然了,遞歸方法也能實現歐幾里得算法。
def GCD(a,b): # 比較大小,保證大數除以小數 if a<b: a,b=b,a # 判斷是否能整除,若能整除,直接返回被除數 if a%b==0: return b # 若不能整除,則返回函數GCD,參數做相應變化 else: return GCD(b,a%b) a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) gcd=GCD(a,b) print(f"{a}和{b}的最大公約數為{gcd}")
更相減損術是出自《九章算術》的一種求最大公約數的算法,它原本是為約分而設計的,但它適用于任何需要求最大公約數的場合。原文是:
可半者半之,不可半者,副置分母、子之數,以少減多,更相減損,求其等也。以等數約之。
白話文譯文:
(如果需要對分數進行約分,那么)可以折半的話,就折半(也就是用2來約分)。如果不可以折半的話,那么就比較分母和分子的大小,用大數減去小數,互相減來減去,一直到減數與差相等為止,用這個相等的數字來約分。
具體步驟:
第一步:任意給定兩個正整數;判斷它們是否都是偶數。若是,則用2約簡;若不是則執行第二步。
第二步:以較大的數減較小的數,接著把所得的差與較小的數比較,并以大數減小數。繼續這個操作,直到所得的減數和差相等為止。
則第一步中約掉的若干個2的積與第二步中等數的乘積就是所求的最大公約數。
其中所說的“等數”,就是公約數。求“等數”的辦法是“更相減損”法。
現在使用更相減損術求98與63的最大公約數。
解:由于63不是偶數,把98和63以大數減小數,并輾轉相減:
98-63=35
63-35=28
35-28=7
28-7=21
21-7=14
14-7=7
所以,98和63的最大公約數等于7。
a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) # 首先要給兩數排序,保證大數減小數 m=max(a,b) n=min(a,b) # 判斷兩數是否都是偶數,如果都是偶數就同時除2 while m%2==0 and n%2==0: m,n=m/2,n/2 t=m-n # 判斷條件是減數和差相等 while n!=t: m,n=max(n,t),min(n,t) # 每減一輪之后,都要重新判斷減數和差的大小,再次以大數減去小數 t=m-n print(f"{a}和{b}的最大公約數為{n}")
從兩個數中較小數開始,由小到大列舉,找出公約數并保證該公約數也屬于較大數,這些公約數的最大者就是最大公約數;也可以從大到小列舉,直到找出公約數后跳出循環,該公約數即是最大公約數。
a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) p,q=min(a,b),max(a,b) lst=[] for i in range(1,p+1): if p%i==0 and q%i==0: lst.append(i) gcd=max(lst) print(f"{a}和{b}的最大公約數為{gcd}") #a=int(input("please input the first number:")) #b=int(input("please input the second number:")) #p,q=min(a,b),max(a,b) #gcd=0 #for i in range(p,0,-1): # if p%i==0 and q%i==0: # gcd=i # break #print(f"{a}和{b}的最大公約數為{gcd}")
Stein算法是一種計算兩個數最大公約數的算法,是針對歐幾里德算法在對大整數進行運算時,需要試商導致增加運算時間的缺陷而提出的改進算法。
歐幾里得算法缺陷:
歐幾里德算法是計算兩個數最大公約數的傳統算法,無論從理論還是從實際效率上都是很好的。但是卻有一個致命的缺陷,這個缺陷在素數比較小的時候一般是感覺不到的,只有在大素數時才會顯現出來。
一般實際應用中的整數很少會超過64位(當然已經允許128位了),對于這樣的整數,計算兩個數之間的模是很簡單的。對于字長為32位的平臺,計算兩個不超過32位的整數的模,只需要一個指令周期,而計算64位以下的整數模,也不過幾個周期而已。但是對于更大的素數,這樣的計算過程就不得不由用戶來設計,為了計算兩個超過64位的整數的模,用戶也許不得不采用類似于多位數除法手算過程中的試商法,這個過程不但復雜,而且消耗了很多CPU時間。對于現代密碼算法,要求計算128位以上的素數的情況比比皆是,設計這樣的程序迫切希望能夠拋棄除法和取模。
看下面兩個結論:
gcd(a,a)=a,也就是一個數和其自身的公約數仍是其自身。
gcd(ka,kb)=k gcd(a,b),也就是最大公約數運算和倍乘運算可以交換。特殊地,當k=2時,說明兩個偶數的最大公約數必然能被2整除。
當k與b互為質數,gcd(ka,b)=gcd(a,b),也就是約掉兩個數中只有其中一個含有的因子不影響最大公約數。特殊地,當k=2時,說明計算一個偶數 和一個奇數的最大公約數時,可以先將偶數除以2。
:param a: 第一個數
:param b: 第二個數
:return: 最大公約數
def gcd_Stein(a, b): # 保證b比a小 if a < b: a, b = b, a if (0 == b): return a # a、b都是偶數,除2右移一位即可 if a % 2 == 0 and b % 2 == 0: return 2 * gcd_Stein(a / 2, b / 2) # a是偶數 if a % 2 == 0: return gcd_Stein(a / 2, b) # b是偶數 if b % 2 == 0: return gcd_Stein(a, b / 2) # 都是奇數 return gcd_Stein((a + b) / 2, (a - b) / 2) a=int(input("please input the first number:")) b=int(input("please input the second number:")) gcd=int(gcd_Stein(a,b)) print(f"{a}和{b}的最大公約數為{gcd}")
以上就是“Python怎么求解最大公約數”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲,小編每天都會為大家更新不同的知識,如果還想學習更多的知識,請關注億速云行業資訊頻道。
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