codevs3164 质因数分解

本文介绍了一种简单的质因数分解算法,用于求解给定数值的质因子个数。通过迭代方式检查从2到该数本身的每一个可能的质因子,并在找到因子时更新计数。
题目描述 Description

(多数据)给出t个数,求出它的质因子个数。

数据没坑,难度降低。

输入描述 Input Description

第一行 t

之后t行 数据

输出描述 Output Description

t行 分解后结果(质因子个数)

样例输入 Sample Input

2

11

6

样例输出 Sample Output

1

2

数据范围及提示 Data Size & Hint

(样例解释)11自己本身是一个质数,所以计入其中。

顺便提示:t<=100000。每个数小于long long unsigned 呵呵

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int kase,tot;
    long long n;
    cin>>kase;
    while(kase--)
    {
    tot=0;
    cin>>n;
    for(int i=2;i<=n;i++)
        if(n%i==0)
        while(n%i==0)
        {
            n=n/i;
            tot++;
        }
    cout<<tot<<endl;
    }
    return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/hyfer/p/5852419.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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