Python으로 구현된 최대 공약수를 풀기 위한 알고리즘의 예
이 글에서는 Python으로 구현된 최대 공약수를 푸는 알고리즘을 주로 소개하며, Python 수학 연산과 관련된 조작 능력이 필요한 친구들이 참고할 수 있습니다.
이 글의 예에서는 구현된 최대 공약수를 푸는 알고리즘이 설명되어 있습니다. 파이썬에서. 참고할 수 있도록 모든 사람과 공유하세요. 세부 사항은 다음과 같습니다.
Python을 사용하여 두 숫자의 최대 공약수를 찾을 때 앞서 소개한 소인수 분해가 사용됩니다. 사실 제가 소인수분해 프로그램을 작성했을 때, 최대공약수를 푸는 과정에서 이 함수가 사용되었다는 사실을 발견했습니다.
저를 행복하게 만드는 것은 이전에 배운 Python 컬렉션 처리 기능이 실제로 이때 작은 프로그램의 완성으로 인해 사람들이 더 편안하다는 것입니다.
코드는 다음과 같이 구현됩니다.
#!/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))
프로그램 실행 결과는 다음과 같습니다.
E:WorkSpace
위 내용은 Python으로 구현된 최대 공약수를 풀기 위한 알고리즘의 예의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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PHP와 Python은 고유 한 장점과 단점이 있으며 선택은 프로젝트 요구와 개인 선호도에 달려 있습니다. 1.PHP는 대규모 웹 애플리케이션의 빠른 개발 및 유지 보수에 적합합니다. 2. Python은 데이터 과학 및 기계 학습 분야를 지배합니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Docker는 Linux 커널 기능을 사용하여 효율적이고 고립 된 응용 프로그램 실행 환경을 제공합니다. 작동 원리는 다음과 같습니다. 1. 거울은 읽기 전용 템플릿으로 사용되며, 여기에는 응용 프로그램을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함합니다. 2. Union 파일 시스템 (Unionfs)은 여러 파일 시스템을 스택하고 차이점 만 저장하고 공간을 절약하고 속도를 높입니다. 3. 데몬은 거울과 컨테이너를 관리하고 클라이언트는 상호 작용을 위해 사용합니다. 4. 네임 스페이스 및 CGroup은 컨테이너 격리 및 자원 제한을 구현합니다. 5. 다중 네트워크 모드는 컨테이너 상호 연결을 지원합니다. 이러한 핵심 개념을 이해 함으로써만 Docker를 더 잘 활용할 수 있습니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

vs 코드에서는 다음 단계를 통해 터미널에서 프로그램을 실행할 수 있습니다. 코드를 준비하고 통합 터미널을 열어 코드 디렉토리가 터미널 작업 디렉토리와 일치하는지 확인하십시오. 프로그래밍 언어 (예 : Python의 Python Your_file_name.py)에 따라 실행 명령을 선택하여 성공적으로 실행되는지 여부를 확인하고 오류를 해결하십시오. 디버거를 사용하여 디버깅 효율을 향상시킵니다.

VS Code는 Full Name Visual Studio Code로, Microsoft가 개발 한 무료 및 오픈 소스 크로스 플랫폼 코드 편집기 및 개발 환경입니다. 광범위한 프로그래밍 언어를 지원하고 구문 강조 표시, 코드 자동 완료, 코드 스 니펫 및 스마트 프롬프트를 제공하여 개발 효율성을 향상시킵니다. 풍부한 확장 생태계를 통해 사용자는 디버거, 코드 서식 도구 및 GIT 통합과 같은 특정 요구 및 언어에 확장을 추가 할 수 있습니다. VS 코드에는 코드에서 버그를 신속하게 찾아서 해결하는 데 도움이되는 직관적 인 디버거도 포함되어 있습니다.

VS 코드는 파이썬을 작성하는 데 사용될 수 있으며 파이썬 애플리케이션을 개발하기에 이상적인 도구가되는 많은 기능을 제공합니다. 사용자는 다음을 수행 할 수 있습니다. Python 확장 기능을 설치하여 코드 완료, 구문 강조 및 디버깅과 같은 기능을 얻습니다. 디버거를 사용하여 코드를 단계별로 추적하고 오류를 찾아 수정하십시오. 버전 제어를 위해 git을 통합합니다. 코드 서식 도구를 사용하여 코드 일관성을 유지하십시오. 라인 도구를 사용하여 잠재적 인 문제를 미리 발견하십시오.

VS 코드는 Windows 8에서 실행될 수 있지만 경험은 크지 않을 수 있습니다. 먼저 시스템이 최신 패치로 업데이트되었는지 확인한 다음 시스템 아키텍처와 일치하는 VS 코드 설치 패키지를 다운로드하여 프롬프트대로 설치하십시오. 설치 후 일부 확장은 Windows 8과 호환되지 않을 수 있으며 대체 확장을 찾거나 가상 시스템에서 새로운 Windows 시스템을 사용해야합니다. 필요한 연장을 설치하여 제대로 작동하는지 확인하십시오. Windows 8에서는 VS 코드가 가능하지만 더 나은 개발 경험과 보안을 위해 새로운 Windows 시스템으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.
