数字的阶乘是指,从1开始连乘到给定的数字。比如,5的阶乘(通常记作5!)等于1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120。在数学中,阶乘通常用符号"!"来表示。
经典程序设计问题:找第n个默尼森数。P是素数且M也是素数,并且满足等式M=2P-1,则称M为默尼森数。例如,P=5,M=2P-1=31,5和31都是素数,因此31是默尼森数。(31是第3个默尼森数)
水仙花数是指一个 3 位数,它的每个位上的数字的 3次幂之和等于它本身(例如:1^3 + 5^3 + 3^3 = 153)。
问题描述 给定一个正整数N,请你输出N以内(不包含N)的质数以及质数的个数。 输入格式 输入一行,包含一个正整数N。 输出格式 共两行。 第1行包含若干个素数,每两个素数之间用一个空格隔开,素数从小到大输出。 第2行包含一个整数,表示N以内质数的个数。 样例输入 10 样例输出 2 3 5 7 4
https://leetcode-cn.com/problems/linked-list-cycle/
Python的条件和循环语句,决定了程序的控制流程,体现结构的多样性。须重要理解,if、while、for以及与它们相搭配的 else、 elif、break、continue和pass语句
所谓素数就是除 1 和自身外,无法被其他数整除的数,那就循环比这个数的平方根还小的数,并取模,如果都不能整除,那么这个数就是素数。
高阶函数(Higher-order function),由于在 Python 中,变量可以指向函数,函数的参数能接收变量,那么一个函数就可以接受另一个函数作为参数。接收其他函数作为参数的函数称之为高阶函数。一个简单例子如下:
在Python中,所有标识符可以包括英文、数字以及下划线(_),但不能以数字开头。
质数是只有两个因数的独特数字,一个和数字本身。这类数字的一些例子是3,7,11,13,等等。
总体而言,Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言,适用于各种规模和类型的项目,从小型脚本到大型应用,都能够得心应手。
思路:当前数为i,则遍历比int(sqrt(i))+1小的所有数是是否都不可以整除,是,则是素数
还在自己吭哧吭哧打算法平台Leetcode的周赛?为什么不试试神奇的ChatGPT类AI呢!
输入开启数字和结束数字,打印区间内的所有素数:比如:输入11和25 ,打印11~25的所有素数,包括25 素数:如果数字只能被1和自己整除就是素数,否则不是素数:比如3是素数、4不是素数
项目链接:https://github.com/jackfrued/Python-100-Days
https://leetcode-cn.com/problems/power-of-three/
没特意去研究,只是这对群友在QQ群里(7156436)提出的一些小程序实现、编程题,算法、问题等,本着学习的心态,根据自己的想法帮忙去编写实现而已。
这次是关于欧拉函数的单调非递减序列,他通过初等论证证明了一个名为M(x)函数的渐近式。
为了解决重复代码的问题,我们可以封装重复的代码到“函数”的功能模块中,在需用使用该功能的地方,我们只需要“调用”这个“函数”就可以了。
100个Python练手小程序,学习python的很好的资料,覆盖了python中的每一部分,可以边学习边练习,更容易掌握python。
NumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算,也是大部分Python科学计算库的基础,多用于在大型,多维数组上执行的数值运算。
Python提供了for循环和while循环(在Python中没有do..while循环):
Python提供了for循环和while循环(在Python中没有do..while循环)
因为numpy是一个python库,所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。
对于一个数是否为素数,常规的方法就是 2、5、7、11、13、17 来试验,可是这样的方法仅在 1000 以下的数有较高正确率,就在想,有没有一种绝对正确并且不使用 Python 其它模块的方法来判断素数,毕竟有了 Python 数学模块,素数的判断就变得很简单了,但是引入一个数学模块似乎会有些多余了。
可能这对初次接触编程的人有用——我不是不想切入正题,我只是想强调根本没什么正题,我可能在其他文章里提过这一点。“编程语言就是语法糖”,可能你不知道什么是语法糖,但是知道的人也未必认同我。我不保证你们能听懂……python的教程有很多,但是我对很多都不满意,所以这算是我的尝试吧。
这里我们将讨论另一种方法,该方法使用反转数组的一部分的概念。这个想法背后的直觉如下:
分析:可填在百位、十位、个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的排列后再去 掉不满足条件的排列。
企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时,奖金可提10%;利润高于10万元,低于20万元时,低于10万元的部分按10%提成,高于10万元的部分,可提成7.5%;20万到40万之间时,高于20万元的部分,可提成5%;40万到60万之间时高于40万元的部分,可提成3%;60万到100万之间时,高于60万元的部分,可提成1.5%,高于100万元时,超过100万元的部分按1%提成,从键盘输入当月利润I,求应发放奖金总数?
https://leetcode-cn.com/problems/prime-palindrome
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍,让大家方便去搜索,所有题目都会有几种语言的写法,帮助大家提供一个思路,当然,思路只是思路,千万别只看着答案就认为会了啊,这个方法基本上很难让你成长,成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路,并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练,如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢,这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来,所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式,说着听绕口,但是就是靠量来堆叠思维方式,刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始,稍微对数据结构有一定的理解,暴力、二分法等等,一步步的成长,数据结构很多,一般也就几种啊,线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表,当然栈,队列还有串都是属于线性表的,这个我就不在这里一一细分了,相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的,例如三分枚举、离散化,图,复杂数据结构还有统计都是不考的,我们找简单题刷个一两百,然后再进行中等题目的训练,当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠,慢慢的就会掌握各种规律,有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了,再次说明,刷题一定要循序渐进,千万别想着直接就能解决难题,那只是对自己进行劝退处理。加油,平常心,一步步前进。
Python中的分支结构和循环结构是编写程序时常用的控制结构。在Python中,分支结构通过if、elif和else关键字来实现条件判断。在使用if语句时,程序会根据条件表达式的真假执行相应的代码块。
如果只允许你写一行代码,你能够实现什么样的功能?今天我们来看看这 16 行丧(gan)心(de)病(piao)狂(liang)代码。
实际开发过程中,经常会遇到很多完全相同或者非常相似的操作,这时,可以将实现类似操作的代码封装为函数,然后在需要的地方调用该函数。这样不仅可以实现代码的复用,还可以使代码更有条理性,增加代码的可靠性。下面我们来介绍一下python的函数典型案例哥德巴赫猜想相关内容。
古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?
已知素数序列为2、3、5、7、11、13、17、19、23、29……,即素数的第一个是2,第二个是3,第三个是5……那么,随便挑一个数,若是素数,能确定是第几个素数吗?如果不是素数,则输出0。
求素数 输入M、N,1 < M < N < 1000000,求区间[M,N]内的所有素数的个数。素数定义:除了1以外,只能被1和自己整除的自然数称为素数 输入描述: 两个整数M,N 输出描述: 区间内素数的个数 示例1 输入 2 10 输出 4 #include<iostream> #define K 1000001 using namespace std; char p[K+1] = {1,1,0}; //数组前三个数 0 1 2 分别为 合数、合数、素数 int main() { int
既然来了,何不认真读完此文呢?每天多花20分钟,做一些别人不愿做的事,坚持下去,会有一个结果的。废话少说,通过此文,你将会学到如下知识:
博主之前使用的编程语言是Python,但是这门语言的效率比较低(通常,不优化的情况下,但是即便如此我还是偏爱Python),而且博主打算参加PAT考试(真正的原因),及博主打算顺便深入学习下机器学习框架(如PyTorch)和CUDA,所以必须要学C++。所以,开始吧。
在讲解本章节的内容之前,我们先来研究一道数学题,请说出下面的方程有多少组正整数解。
#0032003700380032003300331588486939470Guido van Rossum正式对外发布Python版本的年份是:
做了两道练习题,第一道是用filter求素数。第二道是用filter()筛选出回数。
程序分析:判断素数的方法:用一个数分别去除2到sqrt(这个数),如果能被整除,则表明此数不是素数,反之是素数。
为了求得问题的解,先选择某一种可能情况向前探索,在探索的过程中,一旦发现原来的选择是错误的,就退回一步重新选择,继续向前探索,如此反复进行,直至得到解或证明无解。
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