博客
关于我
Wannafly挑战赛22 A.计数器(n个整数间的裴蜀定理)
阅读量:218 次
发布时间:2019-03-01

本文共 552 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

题意

在数论中,给定一组数,要求找出这些数的最大公约数(GCD)。具体来说,给定一组数a₁, a₂, ..., aₙ,和一个数m,求这些数与m的最大公约数g。通过分析这些数的性质,我们可以找出解决方案。

解法

要解决这个问题,我们可以采用以下步骤: 1. 初始化g为m的值。 2. 遍历每一个数a_i,更新g为当前g与a_i的最大公约数。 3. 最终得到的g即为所求的最大公约数。 这种方法利用了数论中的最大公约数性质,能够高效地解决问题。

代码示例

```cpp #include
using namespace std;

#define int long long

const int maxm = 1e5 + 5;

int a[maxm];
int n, m;

signed main() {

ios::sync_with_stdio(0);
cin >> n >> m;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
cin >> a[i];
}
int g = m;
for (int i = 1; i <= n; ++i) {
g = __gcd(g, a[i]);
}
cout << g << endl;
}

以上代码实现了上述解法,能够高效地计算多个数与m的最大公约数。

转载地址:http://mlkv.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 实战 | 文本图片去水印--同时保持文本原始色彩(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战—使用YOLOv8图像分割实现路面坑洞检测(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战篇——基于YOLOv8和OpenCV实现车速检测(详细步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实战|OpenCV实时弯道检测(详细步骤+源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 实践教程|旋转目标检测模型-TensorRT 部署(C++)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 工业缺陷检测中数据标注需要注意的几个事项
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 干货 | 深度学习模型训练和部署的基本步骤
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 手把手教你用Python和OpenCV搭建一个半自动标注工具(详细步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 深度学习检测小目标常用方法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 超越YOLOv10/11、RT-DETRv2/3!中科大D-FINE重新定义边界框回归任务
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 高效开源的OCR工具:Surya-OCR介绍与使用
查看>>
Opencv中KNN背景分割器
查看>>
OpenCV中基于已知相机方向的透视变形
查看>>
OpenCV中的监督学习
查看>>
opencv中读写视频
查看>>
opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
查看>>
opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
查看>>
opencv之模糊处理
查看>>
Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
查看>>
OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
查看>>