阶乘分解质因数

阶乘分解【分解质因数】 描述 给定整数 N(1≤N≤10^6),试把阶乘 N! 分解质因数,按照算术基本定理的形式输出分解结果中的 p_i 和 c_i 即可。 输入格式 一个整数N。 输出格式 N! 分解质因数后的结果,共若干行,每行一对pi, ci,表示含有pi^ci项。按照pi从小到大的顺序输出。 样例输入 5 样例输出 2 3 3 1 5 1 样例解释 5! = 120 = 2^3 * 3... 阅读详情

给定整数 N,试把阶乘 N!分解质因数,按照算术基本定理的形式输出分解结果中的 pi 和 ci 即可。

输入格式

一个整数 N。

输出格式

N! 分解质因数后的结果,共若干行,每行一对 pi,ci,表示含有 pi^ci 项。按照 pi 从小到大的顺序输出。

数据范围

1≤N≤10^6

输入样例:

5

输出样例:

2 3
3 1
5 1

样例解释

5!=120=23∗3∗5

 

图片

转载:https://www.cnblogs.com/Slager-Z/p/7780382.html

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1e6+10;
int prime[maxn];
int vis[maxn];
int cnt;
int oula(int n)
{
    for(int i = 2;i<=n;i++)
    {
        if(!vis[i])prime[++cnt]=i;
        for(int j = 1;j<=cnt&&i*prime[j]<=n;j++)
        {
            vis[i*prime[j]]=1;
            if(i%prime[j]==0)
            {
                break;
            }
        }
    }
}
int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    oula(n);
    for(int i = 1;i<=cnt;i++)
    {
        int tempN = n,nowPrime=prime[i],nowAns = 0;
        while(tempN)
        {
            nowAns+=(tempN/nowPrime);
            tempN/=nowPrime;
        }
        cout<<nowPrime<<" "<<nowAns<<endl;
    }
    return 0;
}

 

模板 - 分解质因数(试除法分解质因数、Pollard Rho因数分解、快速阶乘质因数分解) 整理的算法模板合集: ACM模板 试除法分解质因数 void divide(int x) { for (int i = 2; i <= x / i; i ++ ) if (x % i == 0) { int s = 0; while (x % i == 0) x /= i, s ++ ; cout << i << ' ' << s << en 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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