C语言-质因数分解(求大佬帮忙分析一下是否正确)

【c语言】--分解质因数【完整版详细】 你懂什么是质因数吗,如何用c语言代码思维分解质因数? 阅读详情

求大佬帮忙分析一下是否正确!

输入格式:

一个整数,范围在[2,100000]内。

输出格式:

形如:

n=axbxcxd

或

n=n

所有的符号之间都没有空格,x 是小写字母x。

输入样例:

18

输出样例:

18=2x3x3

代码如下

#include<stdio.h>
void pd(int a);
int main()
{
    int a;
    printf("输入一个【2-100000】之间的整数:\n");
    scanf("%d",&a);
    if(a>2 && a<100000)
    {
    printf("%d=",a);
    pd(a);
    }
    return 0; 
}

void pd(int a) 
    {
    for(int b=2;b<a;b++)
        { 
            if(a%b==0)
            {
            a/=b;
            printf("%dx",b);
            b=1;
            }
            
        }printf("%d",a);        
    }
C语言经典例14-将一个正整数分解质因数 目录1 题目2 分析3 实现4 运行结果 1 题目 将一个正整数分解质因数。例如:输入909090,打印出 90=2x3x3x590 = 2 x 3 x 3 x 590=2x3x3x5 2 分析 分解质因数的思路就是用该数n不断除以一个递增的数i(该数初始为2,递增至n)若能整除i,则当前i就为n的因子之一,然后将n用该因子缩小,即n=n/i 再重复执行上述操作,若n = i则说明分解因子结束了 ... 阅读详情

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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