Python正整数分解质因数

简介: Python正整数分解质因数

Python实现正整数分解质因数

如题:

给定10,打印出结果:[[2,5],[1,1]],表示10=2151;
给定200,打印出结果:[[2,5],[3,2]],表示200=23
52.

num=int(input("请输入一个正整数:")) 
ans1=[]    #存质因数
ans2=[]    #存质因数的指数
def test(num):
    for i in range(2,num):
        if num%i == 0:
            ans1.append(i)
            sum=0
            while num%i==0:
                sum+=1
                num/=i
            ans2.append(sum)
t=[]     #统一整合
test(num)
t.append(ans1)
t.append(ans2)
print(t)

运行结果如下:

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 数据挖掘
使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析
在现代数据分析中,高维时间序列数据的处理和预测极具挑战性。基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)分析技术应运而生,通过降维和时间序列特性结合,有效应对大规模数据。MFLE利用矩阵分解提取潜在特征,降低计算复杂度,过滤噪声,并发现主要模式。相比传统方法如ARIMA和深度学习模型如LSTM,MFLE在多变量处理、计算效率和可解释性上更具优势。通过合理应用MFLE,可在物联网、金融等领域获得良好分析效果。
85 0
使用Python实现基于矩阵分解的长期事件(MFLEs)时间序列分析
|
6月前
|
存储 Python
Python示例:分解一个不多于指定位的正整数
Python示例:分解一个不多于指定位的正整数
44 0
|
4月前
|
算法 Python
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果
在Python编程中,分治法、贪心算法和动态规划是三种重要的算法。分治法通过将大问题分解为小问题,递归解决后合并结果;贪心算法在每一步选择局部最优解,追求全局最优;动态规划通过保存子问题的解,避免重复计算,确保全局最优。这三种算法各具特色,适用于不同类型的问题,合理选择能显著提升编程效率。
93 2
|
5月前
|
数据可视化 算法 Python
基于OpenFOAM和Python的流场动态模态分解:从数据提取到POD-DMD分析
本文介绍了如何利用Python脚本结合动态模态分解(DMD)技术,分析从OpenFOAM模拟中提取的二维切片数据,以深入理解流体动力学现象。通过PyVista库处理VTK格式的模拟数据,进行POD和DMD分析,揭示流场中的主要能量结构及动态特征。此方法为研究复杂流动系统提供了有力工具。
289 2
基于OpenFOAM和Python的流场动态模态分解:从数据提取到POD-DMD分析
|
10月前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(下)
Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化
|
10月前
|
数据可视化 API 开发者
Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化(上)
Python时间序列分析苹果股票数据:分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化
|
6月前
|
存储 Python
Python示例:分解一个不多于指定位的正整数
Python示例:分解一个不多于指定位的正整数
51 0
|
8月前
|
并行计算 算法 Python
Dantzig-Wolfe分解算法解释与Python代码示例
Dantzig-Wolfe分解算法解释与Python代码示例
|
9月前
|
Python
python装饰器详细分解讲解
python装饰器详细分解讲解
32 0
|
Python
ZZULIOJ-1017,判断正整数位数(Python)
ZZULIOJ-1017,判断正整数位数(Python)

热门文章

最新文章