本文实例讲述了Python实现的质因式分解算法。分享给大家供大家参考,具体如下:

本来想实现一个其它的基本数学算法问题,但是发现在实现之前必须得先完成分解质因式的算法。

没有去网上寻找什么比较好的求解算法,纯粹是按照自己的理解写了一个试探性求解算法。也就是在MIT公开课中教授提到的guess-try方法。代码实现如下:

#!/usr/bin/python
def PrimeNum(num):
   r_value =[]
   for i inrange(2,num+1):
      for jin range(2,i):
         ifi % j == 0:
            break
      else:
         r_value.append(i)
   returnr_value
def PrimeFactorSolve(num,prime_list):
   for n inprime_list:
      ifnum % n == 0:
         return[n,num / n]
def PrimeDivisor(num):
   prime_range= PrimeNum(num)
   ret_vale =[]
   while numnot in prime_range:
      factor_list= PrimeFactorSolve(num,prime_range)
      ret_vale.append(factor_list[0])
      num =factor_list[1]
   else:
      ret_vale.append(num)
   printret_vale
PrimeDivisor(120)

程序执行结果如下:

E:\WorkSpace\01_编程语言\03_Python\python_exp07>pythonpython_exp07.py
[2, 2, 2, 3, 5]

抽取测试了其他的数据,从简单的例子计算看,结果还是准确的。

PS:这里再为大家推荐功能相似的本站在线工具供大家参考:

在线分解质因数计算器工具:
http://tools.jb51.net/jisuanqi/factor_calc

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。

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