牛数(线筛)

Description

我们下面来研究整数性质,我们知道质数只有1和自身两个因子,合数至少有除了1和自身的其他因子,我们也知道“猫老大数”是只能分解成两个质数乘积形式的数,那么能分解成两个合数的数呢?我们称之为“牛数”。下面编程判断整数是否为“牛数”。

Input

第一行为t(1≤t≤100),表示测试数据组数。

接下来t行,每行一个正整数x。

Output

对于每个输入数据x,判断它是否为“牛数”,并输出一行字符串:如果它是“牛数”,输出“cow”,否则输出“no”。

Sample Input

21536

Sample Output

nocow

HINT

60%的数据:1≤x≤109

100%的数据:1≤x≤1012

#include<stdio.h>
long long cow,flag;
int n,p[100001],cnt,idx;
int isprime[1000001];
void prime()
{
    for(int i=2;i<1000000;i++)
    {
       if(!isprime[i])   
       p[cnt++]=i;
        for(int j=0;j<cnt&&p[j]*i<1000000;j++)
        {
            isprime[i*p[j]]=1;
            if(i%p[j]==0)
            break;
        }
    }
}  
int main()
{ 
    scanf("%d",&n);
    prime();
    for(int j=1;j<=n;j++)
    {
        flag=0;
        scanf("%lld",&cow);
        idx=0;
        for(int i=0;(long long)p[i]*p[i]<=cow;i++)
        {
            while(cow%p[i]==0)
            {
                if(idx>=3)
                break;
                idx++;
                cow/=p[i];
            }
            if(idx==3&&cow!=1)
            {
                printf("cow\n");
                flag=1;
                break;
            }
            if(cow==1&&cow<4)
            {
                printf("no\n");
                flag=1;
                break;
            }
        }
        if(flag==0)
        printf("no\n");
    }
}


### Python 区间数的方法与代码示例 在 Python 中,可以使用多种方法实现区间内选数字的功能。以下将详细介绍几种常见的方法,并附上代码示例。 #### 方法一:使用 `numpy.arange()` 生成指定范围内的整数序列 `numpy.arange()` 是一个非常方便的函数,用于生成指定范围内的整数序列[^1]。通过设置起始值和结束值,可以轻松获取指定区间的数字。 ```python import numpy as np # 获取1到10之间的所有整数(不包括10) numbers = np.arange(1, 11) print(numbers) ``` #### 方法二:使用列表推导式选特定条件的数字 如果需要选满足特定条件的数字,例如素数或偶数,可以结合列表推导式实现[^2]。以下是一个选素数的示例: ```python def is_prime(num): if num <= 1: return False for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % i == 0: return False return True # 选1到50之间的素数 primes = [num for num in range(1, 51) if is_prime(num)] print(primes) ``` #### 方法三:使用 Pandas 数据框进行区间选 Pandas 是一个强大的数据分析库,适合处理表格数据。通过 Pandas 的布尔索引功能,可以轻松实现对数据框中某一列数值的区间选[^4]。 ```python import pandas as pd # 创建一个示例数据框 data = {'values': range(1, 101)} df = pd.DataFrame(data) # 选10到30之间的数值 filtered_df = df[(df['values'] >= 10) & (df['values'] <= 30)] print(filtered_df) ``` #### 方法四:使用 `filter()` 函数选符合条件的数字 `filter()` 函数可以与自定义函数结合使用,选出满足特定条件的数字。 ```python # 选1到50之间的偶数 even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, range(1, 51))) print(even_numbers) ``` 以上方法均可以根据实际需求选择使用。对于简单的数值区间选,推荐使用 `numpy.arange()` 或列表推导式;而对于复杂的数据分析任务,则可以考虑 Pandas 的强大功能。
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