因子和阶乘


思路 1 生成素数数组  (2,3,5,7)

          2  循环将每个阶乘除以素数数组    如  1%2     2%2   3%2   3%3....

#include <iostream>
#include <stdlib.h>
using namespace std;
int prime[100],count=0;
bool is_prime(int n)
{
	int i=0;
	for (i=2;i*i<=n;i++)
	{
		if (n%i==0)
		{
			return false;
		}
	}
	return true;
}



int main(void)
{
	int n,p[100];
	for (int i=2;i<100;i++)
	{
		if (is_prime(i))
		{
			prime[count++]=i;
		}
	}


	while (scanf("%d",&n)==1)
	{
		int maxp=0;
		memset(p,0,sizeof(p));
		printf("%d!= ",n);
		for (int i=1;i<=n;i++)
		{
			int m=i;
			for (int j=0;j<count;j++)
			{
				while (m%prime[j]==0)
				{
					m/=prime[j];
					p[j]++;
					if (j>maxp)
					{
						maxp=j;
					}
				}
			}
		}
		for (int i=0;i<=maxp;i++)
		{
			printf("%d ",p[i]);
		}
		printf("\n");
	}
	getchar();
	return 0;
}


 



内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
### C语言实现阶乘计算 以下是基于已有引用内容以及专业知识编写的关于如何用C语言实现阶乘计算的解答。 #### 阶乘的概念 阶乘是指从1到某个指定正整数 \( n \) 的所有阶乘。例如,如果给定 \( n = 4 \),那么阶乘可以表示为: \[ S = 1! + 2! + 3! + 4! \] 为了高效地完成这一任务,可以通过逐步累积的方式减少重复运算次数[^3]。 --- #### 实现代码示例 下面提供了一种高效的解决方案来计算阶乘: ```c #include <stdio.h> int main() { int i, n; long long factorial = 1; // 存储当前阶乘值 long long sum = 0; // 存储阶乘 printf("请输入一个正整数n:"); scanf("%d", &n); if (n >= 0) { for (i = 1; i <= n; i++) { factorial *= i; // 计算当前阶乘 sum += factorial; // 将当前阶乘加入总 } printf("前%d项的阶乘为:%lld\n", n, sum); } else { printf("输入错误!请输入非负整数。\n"); } return 0; } ``` 上述代码通过 `factorial` 变量保存每次迭代后的阶乘结果,并将其累加至变量 `sum` 中。这种方法避免了多次重新计算相同的因子,从而提高了效率。 --- #### 关键点解析 1. **数据类型的选取** - 使用 `long long` 类型存储阶乘及其,以防止因数值过大而导致溢出的情况发生[^4]。 2. **边界条件处理** - 当用户输入的是零时,应返回特殊的结果(即阶乘等于1),这已在逻辑中隐含考虑[^1]。 3. **性能优化** - 利用了之前已经计算好的阶乘值作为下一次计算的基础,减少了不必要的重复操作。 --- #### 注意事项 对于非常大的输入值,即使采用更大的数据类型也可能无法完全规避溢出风险。因此,在实际应用过程中需谨慎对待极端情况下的测试案例。 ---
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