Hướng dẫn lcm python
In this program, you'll learn to find the LCM of two numbers and display it. Show To understand this example, you should have the knowledge of the following Python programming topics:
The least common multiple (L.C.M.) of two numbers is the smallest positive integer that is perfectly divisible by the two given numbers. For example, the L.C.M. of 12 and 14 is 84. Program to Compute LCM
Output The L.C.M. is 216 Note: To test this program, change the values of This program stores two number in In the function, we first determine the greater of the two numbers since the L.C.M. can
only be greater than or equal to the largest number. We then use an infinite In each iteration, we check if both the numbers perfectly divide our number. If so, we store the number as L.C.M. and break from the loop. Otherwise, the number is incremented by 1 and the loop continues. The above program is slower to run. We can make it more efficient by using the fact that the product of two numbers is equal to the product of the least common multiple and greatest common divisor of those two numbers. Number1 * Number2 = L.C.M. * G.C.D. Here is a Python program to implement this. Program to Compute LCM Using GCD
The output of this program is the same as before. We have two functions So, Click here to learn more about methods to calculate G.C.D in Python. Vietnamese (Tiếng Việt) translation by Dai Phong (you can also view the original English article) Khi viết các chương trình trong cuộc sống hằng ngày, chúng ta thường gặp những tình huống nơi mà chúng ta cần phải sử dụng một chút kiến thức về môn toán để hoàn thành công việc. Cũng như những ngôn ngữ lập trình khác, Python cũng cung cấp các toán tử khác nhau để
thực hiện các phép tính cơ bản như Nếu bạn đang viết một chương trình để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như nghiên cứu chu kỳ chuyển động hoặc mô phỏng các mạch điện, bạn sẽ cần phải làm việc với các hàm lượng giác cũng như số phức. Mặc dù bạn không thể sử dụng trực tiếp các hàm này, nhưng bạn có thể truy cập chúng bằng cách bao gồm hai mô-đun toán học đầu tiên. Các mô-đun này là math và cmath. Mô-đun đầu tiên cho phép bạn truy cập vào các hàm hypebôn, lượng giác và lôgarit cho các số thực, trong khi mô-đun thứ hai cho phép bạn làm việc với các số phức. Trong hướng dẫn này, tôi sẽ khái quát tất cả các hàm quan trọng được cung cấp bởi các mô-đun này. Trừ khi được đề cập một cách rõ ràng, thì tất cả các giá trị trả về đều là float. Các hàm Số họcCác hàm này thực hiện các phép tính số học khác nhau như tính cận dưới, cận trên, hoặc giá trị tuyệt đối của một số bằng
các hàm Bạn cũng có thể thực hiện các phép toán không bình thường như tính giai thừa của một số bằng cách sử dụng hàm import math def getsin(x): multiplier = 1 result = 0 for i in range(1,20,2): result += multiplier*pow(x,i)/math.factorial(i) multiplier *= -1 return result getsin(math.pi/2) # returns 1.0 getsin(math.pi/4) # returns 0.7071067811865475 Một hàm hữu ích khác trong mô-đun math là gcd(a, b) x lcm(a, b) = a x b Ở đây là một số hàm số học mà Python cung cấp: import math math.ceil(1.001) # returns 2 math.floor(1.001) # returns 1 math.factorial(10) # returns 3628800 math.gcd(10,125) # returns 5 math.trunc(1.001) # returns 1 math.trunc(1.999) # returns 1 Hàm Lượng giácCác hàm này liên quan đến các góc của một tam giác với các cạnh của nó. Chúng có rất nhiều ứng dụng, bao gồm nghiên cứu các hình tam giác và mô hình hoá các hiện tượng theo chu kỳ như sóng âm và ánh sáng. Lưu ý rằng góc bạn cung cấp là bằng radian. Bạn có thể tính Thay vì tính giá trị của các hàm lượng giác ở một góc nào đó, bạn cũng có thể làm ngược lại và tính góc tại nơi mà chúng có một giá trị nhất định bằng cách sử dụng Bạn có rành về định lý Pitago không? Nó phát biểu rằng bình phương của cạnh huyền (cạnh đối diện với góc phải) bằng với tổng bình phương của hai cạnh bên. Cạnh huyền cũng là cạnh lớn nhất của một tam giác vuông góc bên phải. Mô-đun math cung
cấp hàm import math math.sin(math.pi/4) # returns 0.7071067811865476 math.cos(math.pi) # returns -1.0 math.tan(math.pi/6) # returns 0.5773502691896257 math.hypot(12,5) # returns 13.0 math.atan(0.5773502691896257) # returns 0.5235987755982988 math.asin(0.7071067811865476) # returns 0.7853981633974484 Hàm HypebônCác hàm hypebôn là tương tự các hàm lượng giác dựa trên một hipebôn thay vì một vòng tròn. Trong phép đo lượng giác, các điểm (cos b, sin b) đại diện cho các điểm của một vòng tròn đơn vị. Trong trường hợp các hàm hipebôn, các điểm (cosh b, sinh b) đại diện cho các điểm hình thành nửa bên phải của một hypebôn vuông góc. Cũng giống như các hàm lượng giác, bạn có thể tính trực tiếp giá
trị import math math.sinh(math.pi) # returns 11.548739357257746 math.cosh(math.pi) # returns 11.591953275521519 math.cosh(math.pi) # returns 0.99627207622075 math.asinh(11.548739357257746) # returns 3.141592653589793 math.acosh(11.591953275521519) # returns 3.141592653589793 math.atanh(0.99627207622075) # returns 3.141592653589798 Vì Hàm Luỹ thừa và LogaritCó lẽ bạn sẽ phải làm việc với luỹ thừa và logarit thường xuyên hơn so với các hàm hypebôn hay lượng giác. May mắn thay, mô-đun math cung cấp rất nhiều hàm để giúp chúng ta tính logarit. Bạn có thể sử dụng Nếu bạn muốn tính các giá trị logarit cơ số 2 hoặc 10, hãy sử dụng Nếu giá trị của lôgarit mà bạn tính là rất gần với 1, bạn có thể sử dụng Bạn cũng có thể tính giá trị của một số x luỹ thừa y bằng cách sử dụng Bạn cũng có thể tính căn bậc hai của bất kỳ số x cho trước bằng cách sử dụng import math math.exp(5) # returns 148.4131591025766 math.e**5 # returns 148.4131591025765 math.log(148.41315910257657) # returns 5.0 math.log(148.41315910257657, 2) # returns 7.213475204444817 math.log(148.41315910257657, 10) # returns 2.171472409516258 math.log(1.0000025) # returns 2.4999968749105643e-06 math.log1p(0.0000025) # returns 2.4999968750052084e-06 math.pow(12.5, 2.8) # returns 1178.5500657314767 math.pow(144, 0.5) # returns 12.0 math.sqrt(144) # returns 12.0 Số phứcSố phức được lưu trữ nội tại bằng tọa độ hình chữ nhật hoặc Đề các. Một số phức z sẽ được biểu diễn trong các tọa độ Đề các là Trong trường hợp này, số phức z sẽ được định nghĩa là sự kết hợp của hệ số r và góc pha phi. Hệ số r là khoảng cách giữa số phức z và gốc. Góc phi là góc nghịch đảo được tính theo đơn vị radian từ trục x dương đến đoạn nối z với gốc. Khi xử lý các số phức, mô-đun cmath có thể là sự trợ giúp rất lớn. Hệ số của một số phức có thể được tính bằng hàm Tương tự, bạn có thể chuyển đổi một số phức dưới dạng có cực sang dạng hình chữ nhật bằng cách sử dụng import cmath cmath.polar(complex(1.0, 1.0)) # returns (1.4142135623730951, 0.7853981633974483) cmath.phase(complex(1.0, 1.0)) # returns 0.7853981633974483 abs(complex(1.0, 1.0)) # returns 1.4142135623730951 Mô-đun cmath cũng cho phép chúng ta sử dụng các hàm toán học thông thường với số phức. Ví dụ, bạn có thể tính toán căn bậc hai của một số phức bằng hàm import cmath cmath.sqrt(complex(25.0, 25.0)) # returns (5.49342056733905+2.2754493028111367j) cmath.cos(complex(25.0, 25.0)) # returns (35685729345.58163+4764987221.458499j) Số phức có rất nhiều ứng dụng như mô phỏng mạch điện, động lực học và phân tích tín hiệu. Nếu bạn cần phải làm việc với những điều đó, thì mô-đun cmath sẽ không làm bạn thất vọng. Tóm tắtTất cả các hàm mà chúng ta thảo luận ở trên có các ứng dụng cụ thể của chúng. Ví dụ, bạn có thể sử dụng hàm Tương tự, đường cong của một sợi dây treo giữa hai cực có thể được xác định bằng cách sử dụng một hàm hypebôn. Vì tất cả các hàm này trực tiếp có sẵn trong mô đun math, nên nó giúp dễ dàng tạo ra các chương trình nhỏ có thể thực hiện tất cả các nhiệm vụ này. Tôi hy vọng bạn thấy hứng thú với hướng dẫn này. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, hãy cho tôi biết trong phần bình luận nhé. |