C++实现 iNOC产品部---完全数的计算

本文介绍了一种计算特定范围内完全数数量的方法。通过一个简单的C++程序实现,该程序能够找出0到500,000之间的所有完全数,并返回这些完全数的总数。

题目描述
完全数(Perfect number),又称完美数或完备数,是一些特殊的自然数。
它所有的真因子(即除了自身以外的约数)的和(即因子函数),恰好等于它本身。
例如:28,它有约数1、2、4、7、14、28,除去它本身28外,其余5个数相加,1+2+4+7+14=28。
给定函数count(int n),用于计算n以内(含n)完全数的个数。计算范围, 0 < n <= 500000
返回n以内完全数的个数。 异常情况返回-1
输入描述:
输入一个数字
输出描述:
输出完全数的个数
示例1
输入
1000
输出
3
代码如下

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
    int n;
    while(cin>>n){//输入要考虑多个
        int count=0;
        for(int i=6;i<=n;++i){//外面大循环直接从6开始,因为6是第一个完备数
            int temp=0;
            for(int j=1;j<i;++j){//因子不包括i自己,因为除掉自身的因子
                if(i%j==0){//对于所有的因子累加求和
                    temp+=j;
                }
            }
            if(temp==i){//如果累加和等于当前i,则计数加1
                    ++count;
                }
        }
        cout<<count<<endl;//输出要换行
    }
    return 0;
}
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参设置,适用于工程设计、参反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次;②在无法解析求导或函高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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