蓝桥杯 超级质数

超级质数是一种特殊的质数,其每一位以及每相邻几位组成的数字都是质数。文章通过示例解释了超级质数的概念,并提供了一个判断质数的简单代码片段,最终确定373是最大的超级质数。

问题描述

如果一个质数 P 的每位数字都是质数, 而且每两个相邻的数字组成的两位 数是质数, 而且每三位相邻的数字组成的三位数是质数, 依次类推, 如果每相 邻的 k 位数字组成的 k 位数都是质数, 则 P 称为超级质数。

如果把超级质数 P 看成一个字符串, 则这个超级质数的每个子串都是质 数。

例如, 53 是一个超级质数。

请问, 最大的超级质数是多少?

答案提交

这是一道结果填空的题, 你只需要算出结果后提交即可。本题的结果为一 个整数, 在提交答案时只填写这个整数, 填写多余的内容将无法得分。

运行限制

  • 最大运行时间:1s
  • 最大运行内存: 256M

理解思路

1、10以内的质数有2,3,5,7

2、根据超级质数的组成规则可以组成23,37,53,57,73这样的相邻质数组合, 满足要求的有23,37,53,73.

3、根据这些组合可以组成237,373,573,737这样的数字组合,满足要求的只有373

4、根据组成规则已经不能在373的基础之上进行组合,即为最大超级质数

判断质数的代码

num = int(input())

for i in range(2,num//2):
    if num % i == 0:
        print("False")
        break
    if i == num//2-1:
        print("True")

 

### 蓝桥杯 X质数 解题思路 #### 一、X质数定义 在蓝桥杯竞赛中,“X质数”通常指满足特定条件的一类特殊质数。例如,它可能是回文质数、逆序质数或其他形式的扩展质数。具体来说,这类题目可能要求找出某个范围内既满足质数性质又具有其他附加属性的整数[^1]。 #### 二、解题核心思想 对于涉及“X质数”的问题,可以采用如下通用方法来求解: 1. **质数判断函数** 首先实现一个高效的质数判断函数 `is_prime`,用于检测给定数字是否为质数。常见的优化方式包括埃拉托斯特尼筛法(Sieve of Eratosthenes),它可以快速筛选一定范围内的所有质数[^4]。 2. **附加条件验证** 对于额外的要求(如回文特性或逆序不变性),编写辅助函数进行验证。例如,如果需要找到回文质数,则需设计一个函数检查数字是否为其自身的反转字符串表示[^3]。 3. **枚举与过滤** 结合上述两个部分,在指定区间 `[a, b]` 中遍历每一个候选值,依次调用质数判定器以及任何适用的补充约束测试器。保留通过全部检验项的结果作为最终解答集合。 以下是基于以上逻辑框架的一个 Python 实现案例: ```python def is_prime(n): """ 判断n是否为素数 """ if n <= 1: return False elif n == 2 or n == 3: return True elif not (n % 2) or not (n % 3): return False i = 5 w = 2 while i * i <= n: if n % i == 0: return False i += w w = 6 - w return True def reverse_number(x): """ 返回x翻转后的数值 """ rev_x = int(str(abs(x))[::-1]) sign = (-1)**(x<0) return sign*rev_x def find_X_primes(start, end): primes = [] for num in range(max(2,start),end+1): if is_prime(num) and abs(reverse_number(num)) == num: # 添加更多自定义条件于此处 primes.append(num) return primes if __name__ == "__main__": lower_bound = int(input("请输入起始边界:")) upper_bound = int(input("请输入结束边界:")) result = find_X_primes(lower_bound,upper_bound) print(f"{lower_bound}到{upper_bound}之间的X质数有:",result) ``` 此脚本实现了基本功能——查找某区间的回文质数列表。用户可以根据实际需求调整内部规则以适应不同类型的 “X质数”。 --- ### §相关问题§ 1. 如何利用分治算法提高大数量级下质数检测效率? 2. 是否存在针对超大规模数据集的有效并行化方案来进行质数筛查? 3. 在处理含有负数或者浮点型输入的情况下应怎样修改现有程序结构保持其正确性和鲁棒性? 4. 如果增加时间限制条件下完成更大范围内的质数统计任务该采取哪些措施改进当前代码表现? 5. 使用动态规划能否进一步简化此类复合条件下的质数搜索过程?
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值