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分解质因数:输入一个正整数,分解质因数:如输入: 90   则打印: 90 = 2 * 3 * 3 * 5 get_str = input("请输入一个100以内的正整数,以分解质因数:") get_num = int(get_str) prime_str = "" prime_list = [2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31,37,41,43,47,53,59,61,67,71,73,79,83,89,97] num_list = [] f…
分解质因数: 任何一个合数都可以写成几个质数相乘的形式.其中每个质数都是这个合数的因数,叫做这个合数的分解质因数.分解质因数只针对合数. 比如: 8 分解质因数是:2*2*2 10分解质因数是:2*5 4分解质因数是:2*2 此处使用 python 递归函数 实现对一个数的质因数分解. 代码如下: #!/user/bin env python # author:Simple-Sir # time:2019/8/19 16:55 # 分解质因数 li = [] def fun(n): if n !…
将一个正整数分解质因数.例如:输入90,打印出90=2*3*3*5. # !/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # Author:Hiuhung Wan num = input("请输入一个合数:") if num.isdigit(): num = int(num) else: print("输入非法,请输入一个合数") exit() if num < 2: print("请输入一个大于2的合数&qu…
题目:将一个正整数分解质因数.例如:输入90,打印出90=2*3*3*5. 我的源代码: #!/usr/bin/python # encoding=utf-8 # -*- coding: UTF-8 -*- # 将一个正整数分解质因数.例如:输入90,打印出90=2*3*3*5. a = int(input("please input the number:\n")) b = a # a 的因数集合 la = [] l = [] c = int(a*0.5)+2 print("…
[Python练习题 010]将一个正整数分解质因数.例如:输入90,打印出90=2*3*3*5. --------------------------------------------------------------- 蛮以为这又是道送分题,结果费了我1个半小时才解出来! 一开始我简单地以为,只要将输入的整数拿个数字列表挨个除一遍,能整除的就可以收为质因数.但事实上是行不通的,因为这样会连同 4.6.9 这样的数字也收进去,而当质因数有重复时(比如12=2*2*3),就会被遗漏掉. 基于…
def reduceNum(n): '''题目:将一个正整数分解质因数.例如:输入90,打印出90=2*3*3*5''' print '{} = '.format(n), : print 'Please input a valid number !' exit() elif n ] : print '{}'.format(n) ] : # 循环保证递归 , n + ) : : n /= index # let n equal to it n/index : # This is the point…
day9 --------------------------------------------------------------- 实例014:分解质因数 题目 将一个整数分解质因数.例如:输入90,打印出90=233*5.  分析:每个合数都可以写成几个质数相乘的形式,其中每个质数都是这个合数的因数,叫做这个合数的分解质因数,算法思路网上找的,代码是自己敲的 1 import math 2 # 先判断数num是否为合数,如果是,选择最小的质数k=2,进行分解质因数的过程: 3 # (1)…
总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序[即模型(model)].将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…
机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题…
生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…