第十一周项目六:回文素数

问题及代码:

/*
 *copyright (c) 2014,烟台大学计算机学院
 *all rights reserved.
 *文 件 名 : 回文素数.cpp
 *作    者 :白云飞
 *完成日期 :2014年11月8号
 *版 本 号 :v1.0
 *
 *问题描述 :输入一个数n,输出n以内所有的回文素数
 *输入描述 :一个正整数n
 *程序输出 :输出n以内所有的回文素数
 */
#include<iostream>
using namespace std;
bool ispalindrome(int);
bool isprimer(int);//自定义函数
int main()
{
    int n,i;//声明变量
    cin>>n;
    for(i=2; i<=n&&n>10; i++)//循环语句
    {
        if(ispalindrome(i)&&isprimer(i))//if语句进行判断
            cout<<i<<" ";//输出i的值
        else cout<<"";
    }
    return 0;
}
bool ispalindrome(int b)//调用自定义函数
{
    int r,m=0,h=b;//声明变量
    while (b>0)//循环语句
    {
        r=b%10;
        m=m*10+r;
        b=b/10;
    }
    if (m==h)//if语句进行判断
        m=1;
    else m=0;
    return m;
}
bool isprimer(int b)//调用自定义函数
{
    int i;//声明变量
    for(i=2; i<b; i++)//循环语句
    {
        if(	b%i==0)//if语句进行判断
            return 0;
    }
    return 1;
}


运行结果:

学习心得:

第一次运用bool ispalindrome()和bool isprimer()函数,将两个函数在main函数中进行判断,再输出最后的值,是一次很好的体验。实践出真知,现在我才真正了解了bool型的特点。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练据没有给定...
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