Sicily.1009. Mersenne Composite N

本文介绍了一种求解梅森合数及其分解素数因子的方法。通过生成指定范围内的所有素数,并利用这些素数对梅森合数进行分解,最终输出梅森合数的素数因子。

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// 1009. Mersenne Composite N
/* 梅森素数: 2^p -1 (p是素数,2^p -1也是素数) 
题目大意:给出一个p<=63; 求出该范围内的梅森合数(2^k-1) k是素数
但 2^k-1 是合数的素数因子
如 23 * 89 = 2047 = ( 2 ^ 11 ) - 1 

方法:先把0-2^p-1范围内的所有素数,放进一个数组prime内。方便之后的遍历
      判断素数的方法是判断素数数组中是否有数可以整除该数,若有说明是合数
      因为一个合数可以分解成若干个质数的乘积  
     然后从遍历2-p之间符合梅森合数的数merSennePrime,将它来对prime数组
     的各个素数判断是否整除,若可,则更新该合数的值。即if(merSennePrime%prime[i]==0)
     执行 merSennePrime /=prime[i],同时将因子存入fac数组中.直到遍历完整个prime或者
     出现merSennePrime<= prime[i]。 
     最后判断merSennePrime是否前后发生变化,若变化了,说明是合数,遍历fac数组输出因子  
      

*/
//

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define MAX_PRIME 200000
long long prime[MAX_PRIME];
long long fac[100];
long long  countPrime;
long long  countFac;
//此题先求出该范围内的所有素数,然后再遍历素数数组即可 
bool createPrime(long long k)
{
    countPrime = 0;

    long long max = k > MAX_PRIME ? MAX_PRIME : k;
	for(long long factor = 2; factor <= max; factor++)
	{
        long long maxDiv = (int)sqrtl(factor)+1;
        bool isPrime = true;
        for(int i=0; i<countPrime && prime[i] <=maxDiv; i++)
        {
            if(factor % prime[i] == 0)
            {
                isPrime = false;
                break;          
            }        
        } 
        if(isPrime)
          prime[countPrime++] = factor;       
    }
}

bool isPrime(int k)
{
    if(k<2)
      return false;
    for(int i=2; i<=k/2; i++)
        if(k % i == 0)
          return false;
    return true;     
}


int main()
{
    int k;
    long long merSennePrime;
    scanf("%d", &k);
    
    merSennePrime = ((long long )1<<k) -1;
    createPrime(merSennePrime);
    
    
    for(int i=2; i<=k; i++)
    {
       countFac = 0;
       if(isPrime(i)){
            //printf(" ii %d  ii", i);
           merSennePrime = (long long )pow(2,(double)i)-1;
           long long temp_prime = merSennePrime;
           for(int j=0; j<countPrime && prime[j]< temp_prime; j++)
           {
                if(temp_prime % prime[j]==0)
                {
                   temp_prime /= prime[j];
                   fac[countFac++] = prime[j];           
                }   
           }

           if(temp_prime != merSennePrime )
           {
               fac[countFac++] = temp_prime;
               printf("%lld", fac[0]);
               for(int j=1; j<countFac; j++)
               {
                 printf(" * %lld", fac[j]);
               }

            printf(" = %lld = ", merSennePrime);
            
            printf("( 2 ^ %d ) - 1\n", i);          
           }
       }      
    }
    
    system("pause");
    return 0;
}
	

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它集成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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