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- 时间复杂度:最好的情况是执行一次循环体,最坏的情况是循环到 smaller 为 1,因此总的时间复杂度为 $O(N)$,其中 N 为 a 和 b 中较小的数。
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- 空间复杂度:$O(1)$。
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## 辗转相除法
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###辗转相除法
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如果我们需要计算 a 和 b 的最大公约数,运用辗转相除法的话。首先,我们先计算出 a 除以 b 的余数 c,把问题转化成求出 b 和 c 的最大公约数;然后计算出 b 除以 c 的余数 d,把问题转化成求出 c 和 d 的最大公约数;再然后计算出 c 除以 d 的余数 e,把问题转化成求出 d 和 e 的最大公约数。..... 以此类推,逐渐把两个较大整数之间的运算转化为两个较小整数之间的运算,直到两个数可以整除为止。
辗转相除法如果 a 和 b 都很大的时候,a % b 性能会较低。在中国,《九章算术》中提到了一种类似辗转相减法的 [更相减损术](https://zh.wikisource.org/wiki/%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E7%AE%97%E8%A1%93#-.7BA.7Czh-hans:.E5.8D.B7.3Bzh-hant:.E5.8D.B7.7D-.E7.AC.AC.E4.B8.80.E3.80.80.E6.96.B9.E7.94.B0.E4.BB.A5.E5.BE.A1.E7.94.B0.E7.96.87.E7.95.8C.E5.9F.9F"更相减损术")。它的原理是:`两个正整数 a 和 b(a>b),它们的最大公约数等于 a-b 的差值 c 和较小数 b 的最大公约数。`。
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```python
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defGCD(a: int, b: int) -> int:
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if a == b:
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return a
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if a < b:
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return GCD(b - a, a)
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return GCD(a - b, b)
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```
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上面的代码会报栈溢出。原因在于如果 a 和 b 相差比较大的话,递归次数会明显增加,要比辗转相除法递归深度增加很多,最坏时间复杂度为 O(max(a, b)))。这个时候我们可以将`辗转相除法`和`更相减损术`做一个结合,从而在各种情况都可以获得较好的性能。
辗转相除法如果 a 和 b 都很大的时候,a % b 性能会较低。在中国,《九章算术》中提到了一种类似辗转相减法的 [更相减损术](https://zh.wikisource.org/wiki/%E4%B9%9D%E7%AB%A0%E7%AE%97%E8%A1%93#-.7BA.7Czh-hans:.E5.8D.B7.3Bzh-hant:.E5.8D.B7.7D-.E7.AC.AC.E4.B8.80.E3.80.80.E6.96.B9.E7.94.B0.E4.BB.A5.E5.BE.A1.E7.94.B0.E7.96.87.E7.95.8C.E5.9F.9F"更相减损术")。它的原理是:`两个正整数 a 和 b(a>b),它们的最大公约数等于 a-b 的差值 c 和较小数 b 的最大公约数。`。
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```python
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defGCD(a: int, b: int) -> int:
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if a == b:
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return a
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if a < b:
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return GCD(b - a, a)
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return GCD(a - b, b)
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上面的代码会报栈溢出。原因在于如果 a 和 b 相差比较大的话,递归次数会明显增加,要比辗转相除法递归深度增加很多,最坏时间复杂度为 O(max(a, b)))。这个时候我们可以将`辗转相除法`和`更相减损术`做一个结合,从而在各种情况都可以获得较好的性能。
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