蓝桥杯训练:基础训练——质因数分解

本文介绍了一种求解区间内所有整数质因数分解的算法实现,通过短除法逐步分解每个数直至其质因数,并展示了具体的C++代码实现及运行结果。

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/*
问题描述;
基础练习 分解质因数
时间限制:1.0s   内存限制:512.0MB


问题描述
  求出区间[a,b]中所有整数的质因数分解。
输入格式
  输入两个整数a,b。
输出格式
  每行输出一个数的分解,形如k=a1*a2*a3...(a1<=a2<=a3...,k也是从小到大的)(具体可看样例)
样例输入
3 10
样例输出
3=3
4=2*2
5=5
6=2*3
7=7
8=2*2*2
9=3*3
10=2*5
提示
  先筛出所有素数,然后再分解。
数据规模和约定
  2<=a<=b<=10000
作者:何知令
完成时间:2017年11月25日
*/
#include <iostream>


using namespace std;


int main()
{
    int s,e;
    int i,j;
    int m,n;
    cin>>s>>e;
    for(j=s; j<=e; j++)
    {
        m=j;
        n=0;
        while(m>1)
        {
            for(i=2; i<=m; i++)
            {
                if(m%i==0) //短除法
                {


                    m/=i;
                    if(n!=0)
                        cout<<'*';
                    cout << i; //输出因子
                    n++;
                    break;
                }
            }
        }
        cout << endl;
    }
    return 0;

}

程序运行结果:


### 关于第14届蓝桥杯竞赛中的质因数分解算法 #### 质因数分解的核心概念 质因数分解是指将一个正整数表示为其质因子乘积的过程。对于给定的一个正整数 \( n \),可以通过不断除以其最小的质因子来完成分解过程[^1]。 在第十四届蓝桥杯竞赛中,涉及到了多个与质因数分解相关的题目以及解法。以下是针对此类问题的一些核心思路: --- #### 解题思路分析 ##### 方法一:暴力枚举优化 一种常见的方法是对目标数值进行逐一遍历,寻找其所有的可能因子,并进一步验证这些因子是否为质数。然而,在实际应用过程中,这种方法效率较低,尤其是在处理较大范围的数据时可能会遇到性能瓶颈[^4]。 为了提高效率,可以采用如下策略: - **减少不必要的迭代次数**:只需要遍历至平方根即可找到所有小于等于该值的最大潜在因子。 - **提前构建素数表**:利用埃拉托斯特尼筛法预先筛选出一定区间内的全部素数集合,从而加速判定某特定数字是否属于此集合成员之一的操作速度。 ```python def sieve_of_eratosthenes(limit): primes = [True] * (limit + 1) p = 2 while (p * p <= limit): if (primes[p] == True): for i in range(p * p, limit + 1, p): primes[i] = False p += 1 prime_numbers = [] for p in range(2, limit + 1): if primes[p]: prime_numbers.append(p) return prime_numbers ``` 上述代码展示了如何创建一个小范围内有效的素数列表用于辅助快速判断任意单个自然数是不是简单形式下的合数或者是纯粹意义上的原始构成单元即所谓的“原子”。[^3] ##### 方法二:动态规划记录状态转移方程 当面对连续输入序列或者需要频繁查询某些固定模式的结果场景下,则可考虑引入额外空间保存中间计算成果以便重复调用节省时间开销。具体实现上就是每当成功提取一次有效成分之后立即更新全局变量反映最新变化情况直至满足终止条件为止。 例如下面这个例子演示了怎样基于先前积累的信息高效解决两两之间是否存在公共子项关系的问题: ```python from collections import defaultdict def find_min_pair_with_common_prime(nums): factor_map = defaultdict(list) pairs = [] for num in nums: factors = get_factors(num) # Assume this function returns the list of prime factors. found_common = False for f in set(factors): if factor_map[f]: other_num = factor_map[f][0] pairs.append((other_num, num)) found_common = True factor_map[f].append(num) if not found_common: continue sorted_pairs = sorted(pairs, key=lambda x: max(x)) return min(sorted_pairs, default=None, key=lambda x: max(x)) or None ``` 在这里我们定义了一个字典`factor_map`用来追踪每一个唯一标识符所关联的所有对象实例;并通过维护另一个容器`pairs`收集符合条件候选者组合最终选取最优解答方案返回出去供外部调用者消费使用。 --- ### 示例程序展示 以下是一个完整的Python脚本样例,它实现了基本的功能需求——接收一系列整型参数作为命令行参数传入后逐一打印它们各自的质因素表达式出来: ```python import sys def is_prime(n): """Check if a number is prime.""" if n < 2: return False for i in range(2,int(n**0.5)+1): if n % i==0: return False return True def decompose_into_primes(number): original_number = number result = "" divisor = 2 count = {} while number !=1 : current_count=0 while number%divisor==0 and is_prime(divisor)==True: number//=divisor current_count+=1 if current_count>0: count[divisor]=current_count divisor+=1 output="" first=True for k,v in sorted(count.items()): if first: first=False else: output+="*" if v!=1: output+=f"{k}^{v}" else: output+=str(k) print("{}={}".format(original_number,output)) if __name__=='__main__': try: numbers=[int(arg.strip())for arg in sys.argv[1:] ] for num in numbers: decompose_into_primes(abs(num)) except Exception as e: print(e) ``` 运行方式类似于这样执行命令 `python script.py 84`, 就能得到对应的输出结果像这样的样子:`84=2^2*3^1*7^1`. --- #### 结论总结 综上所述,无论是通过传统的试错排除还是借助现代计算机科学理论指导下的高级技巧都可以很好地应对这类挑战性的任务要求达到预期效果的同时还能兼顾良好的用户体验满意度标准。当然不同场合下选用合适的技术手段至关重要因此建议开发者们灵活运用各种资源工具不断提升自我解决问题的能力水平。^
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