WV.48-判断素数

本文介绍了使用C++语言通过int型和bool型来判断整数是否为素数的方法,并提供了相应的代码实现,详细解释了判断素数的过程。
问题及代码:

/*   
*Copyright (c)2015,烟台大学计算机与控制工程学院   
*All rights reserved.   
*文件名称:isPrime.cpp   
*作    者:单昕昕   
*完成日期:2015年2月8日   
*版 本 号:v1.0   
*   
*问题描述:
1、int型,判断参数是否为素数(是素数返回true,否则false)。 
2、bool型,判断参数是否为素数(是素数返回true,否则false)。 
*程序输入:一个整数
*程序输出:判断该数是否为素数。  
*/ 
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;


namespace Test
{
    class Test
    {
        static void Main()
        {
            int m, k, i;
            Console.Write("整数m=");
            m = int.Parse(Console.ReadLine());
            k = (int)(Math.Sqrt(m));
            for (i = 2; i <= k; i++)
                if (m % i == 0)
                    break;
            if (i == k + 1)
                Console.WriteLine("{0}是素数", m);
            else
                Console.WriteLine("{0}不是素数", m);
            Console.ReadLine();
        }
    }
}
//使用bool变量
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;


namespace Test
{
    class Test
    {
        static void Main()
        {
            bool flag = true;
            int m, k, i;
            Console.Write("整数m=");
            m = int.Parse(Console.ReadLine());
            k = (int)(Math.Sqrt(m));
            i = 2; 
            while(i <= k && flag==true)
            {
                if (m % i == 0)
                    flag = false;
                else
                    i++;
            }
            if (flag == true)
                Console.WriteLine("{0}是素数", m);
            else
                Console.WriteLine("{0}不是素数", m);
            Console.ReadLine();
        }
    }
}


运行结果:




知识点总结:
分别用int和bool型判断素数。

学习心得:

判断素数的方法:判断m是否可被2-根号m内的任何一个整数整除。

你提供的这段输出是一个长度为 **100** 的浮点数数组,它看起来像是一个 **词向量(word embedding)** 或 **句子向量(sentence embedding)** 的表示。 这类向量通常由以下几种模- **Word2Vec** - **FastText** - **Doc2Vec** - **BERT / Sentence-BERT** - **Gensim** 中的模 - 或你自己训练/加载的模的向量 --- ## 🧠 一、这段向量的含义 这段输出表示一个 **100 维的向量**,每个值代表该维度上的权重或激活值。例如: ```python [-0.0052772, -0.00601762, ..., 0.00234289] ``` ### 它可以代表什么? | 场景 | 含义 | |------|------| | Word2Vec | 一个词的向量表示,如 "人工智能" | | FastText | 一个词的向量,支持未登录词(OOV) | | Doc2Vec | 一个句子、段落的向量表示 | | Sentence-BERT | 一个句子的语义向量,用于相似度计算 | --- ## 🧪 二、如何使用这个向量 ### 1. 获取相似词或句子(以 Gensim 模为例) 如果你是从 Gensim 模中获取的向量,可以使用如下方式查找相似词或句子: ```python from gensim.models import Word2Vec # 加载模 model = Word2Vec.load("word2vec.model") # 获取某个词的向量 vector = model.wv["人工智能"] # 查找最相似的词 similar_words = model.wv.most_similar("人工智能") print(similar_words) ``` ### 2. 向量相似度计算(cosine similarity) ```python import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity vec1 = np.array([-0.0052772, ..., 0.00234289]) # 第一个向量 vec2 = np.array([0.00312068, ..., -0.00486073]) # 第二个向量 # reshape 为二维数组 vec1 = vec1.reshape(1, -1) vec2 = vec2.reshape(1, -1) similarity = cosine_similarity(vec1, vec2) print("Cosine Similarity:", similarity[0][0]) ``` --- ## 💾 三、如何保存和加载向量 ### 1. 保存为文件(如 numpy 文件) ```python import numpy as np vector = np.array([-0.0052772, ..., 0.00234289]) # 你的向量 np.save("vector.npy", vector) ``` ### 2. 加载向量 ```python vector = np.load("vector.npy") print(vector) ``` --- ## 🧰 四、常见用途 | 用途 | 说明 | |------|------| | 文本相似度 | 使用 cosine similarity 比较两个句子/词的语义相似性 | | 聚类 | 将多个向量进行聚类分析,如 KMeans | | 分类 | 作为特征输入到分类模中(如 SVM、MLP) | | 可视化 | 使用 t-SNE 或 PCA 降维后可视化向量空间 | --- ## ✅ 五、总结 你看到的这段向量是一个 **100 维的嵌入向量**,可能是: - 某个词的向量(Word2Vec/FastText) - 某个句子的向量(Doc2Vec) - 某个模输出的语义向量(如 BERT) 你可以: - 用它做相似度计算 - 用它做聚类或分类 - 用它做可视化分析 --- ##
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