PythonTip 分解n!

本文介绍了一种高效算法,用于求解给定整数n的阶乘(n!)的质因数分解形式。通过分析每个数包含相应质因数的个数,避免了直接计算阶乘的复杂度。

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题目描述如下:
给你一个数 n (1 < n <= 1000000) ,求 n! (n的阶乘)的质因数分解形式.
质因数分解形式为:
n=p1^m1*p2^m2*p3^m3……
* 这里 p1 < p2 < p3 < …… 为质数
* 如果 mi = 1, 则 ^ mi 就不需要输出
如:n=6,则输出:6=2^4*3^2*5
n=7,则输出:7=2^4*3^2*5*7

30=2^26*3^14*5^7*7^4*11^2*13^2*17*19*23*29

这题不需要计算n!的阶乘,因为当n接近1000000时,结果会非常大,耗时会非常长,主要是分析解题的规律,
10!=10*9*8*7*6*5*4*3*2*1
分析每个数包含相应质因数的个数。
代码如下:

n=12
import math
def isprime(n):
    for i in range(2,int(math.sqrt(n))+1):
        if n%i==0 and n!=i:
            return False
    return True
res=''
for i in range(2,n+1):
    if isprime(i):
        num=0
        for j in range(i,n+1,i):
            while j!=0:
                if j%i==0:
                    num+=1
                else:
                    break
                j/=i
        if num==1:
            res+=str(i)+'*'
        else:
            res+=str(i)+'^'+str(num)+'*'
    print 'res=',res
print str(n)+'='+res[:-1] 
### Python 编程中的高级技巧与最佳实践 Python 以其简洁、易读和强大的功能而闻名,适用于从数据分析到人工智能的各种应用场景。为了充分发挥 Python 的潜力,开发者需要掌握一些高级技巧和最佳实践。 #### 1. **字符串处理** Python 提供了多种方式来处理字符串,其中一种有趣的玩法是使用 `title()` 方法将字符串转换为首字母大写的形式: ```python mystring = "10 awesome python tricks" print(mystring.title()) # 输出: '10 Awesome Python Tricks' ``` 这种方法在格式化输出时非常有用[^2]。 #### 2. **异常处理** 异常处理是编写健壮程序的关键部分。Python 提供了 `try-except` 结构来捕获并处理异常。以下是一个简单的示例,展示了如何处理文件操作中的常见错误: ```python try: with open('example.txt', 'r') as file: content = file.read() except FileNotFoundError: print("文件未找到,请检查路径是否正确。") except Exception as e: print(f"发生未知错误: {e}") ``` 通过这种方式,可以确保程序在遇到错误时不会崩溃,并提供有意义的错误信息[^3]。 #### 3. **多线程编程** Python 的 `threading` 模块允许开发者轻松实现多线程编程。以下是一个简单的生产者-消费者模型示例: ```python import threading def producer(): print("生产者正在运行...") def consumer(): print("消费者正在运行...") producer_thread = threading.Thread(target=producer) consumer_thread = threading.Thread(target=consumer) producer_thread.start() consumer_thread.start() producer_thread.join() consumer_thread.join() ``` 在这个例子中,`join()` 方法用于等待所有线程完成后再继续执行主线程[^4]。 #### 4. **日志记录** 在调试和维护大型应用程序时,日志记录是非常重要的。Python 的 `logging` 模块提供了丰富的功能来记录日志。以下是一个基本的日志配置示例: ```python import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logging.info("这是一个信息级别的日志") logging.error("这是一个错误级别的日志") ``` 通过配置日志级别和格式,开发者可以更好地了解程序的运行状态。 #### 5. **自定义异常类** 为了提高代码的可读性和可维护性,可以创建自定义异常类。以下是一个简单的自定义异常类示例: ```python class CustomError(Exception): def __init__(self, message): super().__init__(message) try: raise CustomError("这是一个自定义异常") except CustomError as ce: print(ce) ``` 通过这种方式,可以更清晰地表达特定业务逻辑中的错误情况[^3]。 ###
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