この記事では、Python で実装された最大公約数を解くアルゴリズムを主に紹介し、Python の数学的演算に関連する操作スキルを必要としている方は参考にしてください。
この記事では、Python で実装された最大公約数を解くアルゴリズムについて説明します。参考のために皆さんと共有してください。詳細は次のとおりです。
Python を使用して 2 つの数値の最大公約数を求める場合、前に紹介した素因数の分解が使用されます。実は素因数分解のプログラムを書いたときに、最大公約数を解く過程でこの関数が使われていることがわかったからです。
嬉しいのは、以前学んだPythonのコレクション処理関数がこの時に実際に役に立ち、小さなプログラムが完成したことで気持ちが楽になったことです。
コードは次のように実装されます:
#!/usr/bin/python from collections import Counter def PrimeNum(num): r_value =[] for i inrange(2,num+1): for jin range(2,i): if i % j == 0: break else: r_value.append(i) return r_value def PrimeFactorSolve(num,prime_list): for n inprime_list: if num % n == 0: return [n,num / n] def Primepisor(num): num_temp =num prime_range= PrimeNum(num) ret_value =[] while numnot in prime_range: factor_list= PrimeFactorSolve(num,prime_range) ret_value.append(factor_list[0]) num =factor_list[1] else: ret_value.append(num) return Counter(ret_value) def Maxpisor(num1,num2): dict1 =Primepisor(num1) dict2 =Primepisor(num2) max_pisor= 1 for key1 indict1: if key1 in dict2: if dict1[key1] < dict2[key1]: max_pisor*= (key1 ** dict1[key1]) else: max_pisor*= (key1 ** dict2[key1]) return max_pisor print(Maxpisor(12,18)) print(Maxpisor(7,2)) print(Maxpisor(7,13)) print(Maxpisor(24,56)) print(Maxpisor(63,81))
プログラムの実行結果は次のとおりです:
E:WorkSpace
以上がPythonで実装した最大公約数を解くアルゴリズムの例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

numpyarraysarasarebetterfornumeroperations andmulti-dimensionaldata、whilethearraymoduleissuitable forbasic、1)numpyexcelsinperformance and forlargedatasentassandcomplexoperations.2)thearraymuremememory-effictientivearientfa

NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

ctypesallowsinging andmanipulatingc-stylearraysinpython.1)usectypestointerfacewithclibrariesforperformance.2)createc-stylearraysfornumericalcomputations.3)passarraystocfunctions foreffientientoperations.how、how、becuutiousmorymanagemation、performanceo


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