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分解质因数

分解质因数相关知识

  • 将一个正整数分解质因数
    //将一个正整数分解质因数。例如:输入90,打印出90=2*3*3*5。 package com.imooc; import java.util.Scanner; public class Ques2 { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); Ques2 ques2 = new Ques2(); //循环输入要被分解的整数 do{ int num = input.nextInt(); System.out.print(num + "="); int i=2; int quotient=1; //循环输出质因数 do{ if(ques2.primeNum(i)){ if(num % i == 0){ quotient
  • 整数的质因数分解,连乘形式
    package com.zmj.nineNine; import java.util.Scanner; public class NineXNine { /** 7 * 分析:对n进行分解质因数,应先找到一个最小的质数k 8 9 * 最小的质数:即“2”。2是最小的质数,即是偶数又是质数,然后按下述步骤完成: 10 11 *(1)如果这个质数恰等于n,则说明分解质因数的过程已经结束,打印出即可。 12 13 *(2)如果n>k,但n能被k整除,则应打印出k的值,并用n除以k的商,作为新的正整数n,重复执行第一步。 14 15 *(3)如果n不能被k整除,则用k+1作为k的值,重
  • 数据分析 第一篇:数据质量分析(值分析)
    数据质量通常是指数据值的质量,包括准确性、完整性和一致性。数据的准确性是指数据不包含错误或异常值、完整性是指数据不包含缺失值、一致性是数据在各个数据源中都是相同的。广义的数据质量还包括数据整体的有效性,例如,数据整体是否是可信的、数据的取样是否合理等。本文的数据质量分析,是指对原始数据值的质量进行分析,以检查数据的质量。没有可信的数据,数据分析将是空中楼阁,因此,数据分析的前提就是要保证数据质量是可信的。数据质量分析的主要任务是检测原始数据中是否存在脏数据,脏数据一般是指不符合要求,以及不能直接进行相应分析的数据,脏数据一般包括:缺失值异常值(离群点)不一致的值内容未知的值通常情况下,原始数据中都会存在不完整(有缺失值)、不一致、数据异常等问题,这些脏数据会降低数据的质量,影响数据分析的结果,因此,在进行数据分析之前,需要对数据进行清洗、集成、转换等处理,以提高数据的质量。对于内容未知和不一致的数据,通常需要人工识别,进而才能确定处理方法,本文重点介绍缺失值和异常值的分析方法。一,缺失值分析数据的缺失一般是
  • 关于正整数、质数与公因数及哥德巴赫猜想
    前言:一个正整数可以分成若干组整数乘式: 若规定乘式左侧数小于右侧数,则所有乘数的集合便是该数的公因数。 如:24=1X24;24=2X12;24=3X8;24=4X6,则24的公因数是1,2,3,4,6,8,12,24若将左乘数当做白球放于白盒,右乘数当做黑球放于黑盒,则P1:每一个白球与一个黑球之间存在唯一连接,使两球积为[源数]24。P2:对于任何一个正整数E,E=1XE成立,所以白盒与黑盒存在必然元素。P3:√E是白盒与黑盒的分界线, 白盒中的任意元素:Ew≤√E 黑盒中的任意元素:Eb≥√E 基于P1和P3,在寻找E的公因数时,只需寻找白盒中的所有元素,便可推出黑盒中的元素。寻找区间缩小至[2,√E] 将黑白盒的元素去重后便可得到E的所有公因数集合。根据该集合元素个数,可将正整数数分为: (1)既不是质数也不是合数:元素个数1 (2)素数(质数):元素个数2 (3)合数:元素个数≥2黑白盒.png编程实现:功能:1.得到一个数的所有公因数2.判断一个数是否是素数(质数)3.取到范围内的所有素数4

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