数学:扩展欧几里得算法模板

简介: 扩展欧几里得算法

数学:扩展欧几里得算法模板

  • 扩展欧几里得算法


扩展欧几里得算法

// 求x, y,使得ax + by = gcd(a, b)
int exgcd(int a, int b, int &x, int &y)
{
    if (!b)
    {
        x = 1; y = 0;
        return a;
    }
    int d = exgcd(b, a % b, y, x);
    y -= (a/b) * x;
    return d;
}

本模板来自:AcWing算法基础课

相关博客:数学知识:扩展欧几里得算法


目录
相关文章
|
6月前
|
资源调度 算法 数据可视化
基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF
本项目基于MATLAB2022A实现IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪仿真,对比EKF和UKF的性能。通过仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线,展示三种滤波器的精度差异。核心程序包括数据处理、误差计算及可视化展示。IEKF通过多次迭代线性化过程,增强非线性处理能力;UKF避免线性化,使用sigma点直接处理非线性问题;EKF则通过一次线性化简化处理。
195 14
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法
扩散模型=进化算法!生物学大佬用数学揭示本质
在机器学习与生物学交叉领域,Tufts和Harvard大学研究人员揭示了扩散模型与进化算法的深刻联系。研究表明,扩散模型本质上是一种进化算法,通过逐步去噪生成数据点,类似于进化中的变异和选择机制。这一发现不仅在理论上具有重要意义,还提出了扩散进化方法,能够高效识别多解、处理高维复杂参数空间,并显著减少计算步骤,为图像生成、视频合成及神经网络优化等应用带来广泛潜力。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2410.02543。
184 21
|
6月前
|
算法 安全 搜索推荐
套用算法模板备案审核问题增多的原因及解决建议
随着算法备案要求的完善,企业常因使用网上廉价模板而遭遇审核通过率低、问题增多的困境。本文分析了审核不通过的原因,包括模板缺乏针对性、审核标准严格、审核人员主观差异及企业准备不足等,并提出建议:深入了解备案要求、准备详尽材料、避免通用模板、寻求专业帮助。备案后还需持续合规管理,确保算法服务安全运行。
|
8月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
软演员-评论家算法(Soft Actor-Critic, SAC)是深度强化学习领域的重要进展,基于最大熵框架优化策略,在探索与利用之间实现动态平衡。SAC通过双Q网络设计和自适应温度参数,提升了训练稳定性和样本效率。本文详细解析了SAC的数学原理、网络架构及PyTorch实现,涵盖演员网络的动作采样与对数概率计算、评论家网络的Q值估计及其损失函数,并介绍了完整的SAC智能体实现流程。SAC在连续动作空间中表现出色,具有高样本效率和稳定的训练过程,适合实际应用场景。
2085 7
深度强化学习中SAC算法:数学原理、网络架构及其PyTorch实现
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Transformer打破三十年数学猜想!Meta研究者用AI给出反例,算法杀手攻克数学难题
《PatternBoost: Constructions in Mathematics with a Little Help from AI》提出了一种结合传统搜索算法和Transformer神经网络的PatternBoost算法,通过局部搜索和全局优化交替进行,成功应用于组合数学问题。该算法在图论中的Ramsey数研究中找到了更小的反例,推翻了一个30年的猜想,展示了AI在数学研究中的巨大潜力,但也面临可解释性和通用性的挑战。论文地址:https://arxiv.org/abs/2411.00566
189 13
|
算法
【算法】前缀和——二维前缀和模板题
【算法】前缀和——二维前缀和模板题
105 0
|
9月前
|
JSON 算法 Java
Nettyの网络聊天室&扩展序列化算法
通过本文的介绍,我们详细讲解了如何使用Netty构建一个简单的网络聊天室,并扩展序列化算法以提高数据传输效率。Netty的高性能和灵活性使其成为实现各种网络应用的理想选择。希望本文能帮助您更好地理解和使用Netty进行网络编程。
114 12
|
资源调度 算法
基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统matlab仿真
本课题研究基于迭代扩展卡尔曼滤波算法的倒立摆控制系统,并对比UKF、EKF、迭代UKF和迭代EKF的控制效果。倒立摆作为典型的非线性系统,适用于评估不同滤波方法的性能。UKF采用无迹变换逼近非线性函数,避免了EKF中的截断误差;EKF则通过泰勒级数展开近似非线性函数;迭代EKF和迭代UKF通过多次迭代提高状态估计精度。系统使用MATLAB 2022a进行仿真和分析,结果显示UKF和迭代UKF在非线性强的系统中表现更佳,但计算复杂度较高;EKF和迭代EKF则更适合维数较高或计算受限的场景。
|
设计模式 JavaScript 算法
vue2 原理【详解】MVVM、响应式、模板编译、虚拟节点 vDom、diff 算法
vue2 原理【详解】MVVM、响应式、模板编译、虚拟节点 vDom、diff 算法
484 0
【刷题记录】最大公因数,最小公倍数(辗转相除法、欧几里得算法)
【刷题记录】最大公因数,最小公倍数(辗转相除法、欧几里得算法)
216 0

热门文章

最新文章