PAT 甲 1015

题意:将N在D进制下翻转再转为十进制后仍是素数

#include<iostream>
#include<string>
#include<sstream>
#include<algorithm>
using namespace std;
long converse(long n,int d)
{
	int s=0;
/*	if(n<d)
		return n;
	else
	{
	//	cout<<n<<" "<<n/d<<" "<<n%d<<endl;
		s+=converse(n/d,d1,d)*d1+n%d;
	//	cout<<s<<endl;
		return s;
	}*///一开始的想法 用递归转换进制 由于递归深度太深导致溢出
	do
	{
		s=s*d+n%d;
		n/=d;
	}while(n!=0);
	return s;
}//直接翻转并转为十进制
bool isprime(long n)
{
	long i;
	if(n%2==0&&n!=2)	
		return false;
	for(i=2;i<n;i++)
		if(n%i==0)
			break;
	if(i==n)
		return true;
	else
		return false;
}
/*long reversal(long n)
{
	string ns;
	ostringstream o;
	o<<n;
	ns=o.str();
	reverse(ns.begin(),ns.end());
	istringstream i(ns);
	i>>n;
	return n;
}*/	
int main()
{
	int m;
	long n,a;
	cin>>n;
	while(n>=0)
	{
		cin>>m;
	//	n=converse(n,10,m);
	//	cout<<n<<endl;
		if(isprime(n))
		{
		  //  n=converse(n,m);
			n=reversal(n);
		//	cout<<n<<endl;
		//	a=converse(n,m,10);
	//		cout<<a<<endl;
			if(isprime(n))
				cout<<"Yes"<<endl;
			else
				cout<<"No"<<endl;
		}
		else
			cout<<"No"<<endl;
		cin>>n;
	}
	return 0;
}

注意点:由于临时变量过多导致递归堆栈溢出

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;使用的一些数学知识也是通用的. 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,数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,机器学习可以从数据中获取知识,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 根据数据配置(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) 训练数据没有给定...
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