京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python实现将一个正整数分解质因数的方法分析
本文实例讲述了Python实现将一个正整数分解质因数的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
遇到一个python编程联系题目:将一个正整数分解质因数。例如:输入90,打印出90=2*3*3*5。
版本一:
开始,没动脑子就开始写了,结果如下代码
#! /usr/bin/python
# 014.py
import math
number = int(raw_input("Enter a number: "))
while number != 1:
for i in range(1, number + 1):
if (number % i) == 0 and i != 1:
number = number / i
if number == 1:
print " %d" %i
else:
print " %d*" %i,
break
结果,输入9876543210这个十位数的时候,报错:
Traceback (most recent call last):
File "./014.py", line 8, in <module>
for i in range(1, number + 1):
OverflowError: range() result has too many items
版本二:
版本一报错是因为range有了太多的项,于是想着减少range出的list的项。由于,在判断一个数n是否是质数的时候,只需从2到n的平方根就行了,所以有了版本二,代码如下:
#! /usr/bin/python
# 014_1.py
import math
number = int(raw_input("Enter a number: "))
list = []
def getChildren(num):
print '*'*30
isZhishu = True
for i in range(2, int(math.sqrt(1 + num)) + 1): #多加个1
if num % i == 0 and i != num :
list.append(i)
isZhishu = False
getChildren(num / i)
break
if isZhishu:
list.append(num)
getChildren(number)
print list
这样,数字可以增大很多而不至于报错。但是 ,也是很有限度的,当输入大数如 123124324324134334 时,会导致内存不足,杀死进程
Traceback (most recent call last):
File "./014_1.py", line 20, in <module >
getChildren(number)
File "./014_1.py", line 11, in getChildren
for i in range(2, int(math.sqrt(1 + num)) + 1):
MemoryError
为了追求能对更大的数进行操作,猜想原因可能是递归调用时每次都需要建立一个很大的由range()建立的list,于是想避免range的使用,于是有了版本三:
版本三:
代码
#! /usr/bin/python
# 014_1.py
import math
number = int(raw_input("Enter a number: "))
list = []
def getChildren(num):
print '*'*30
isZhishu = True
i = 2
square = int(math.sqrt(num)) + 1
while i <= square:
if num % i == 0:
list.append(i)
isZhishu = False
getChildren(num / i)
i += 1
break
i += 1
if isZhishu:
list.append(num)
getChildren(number)
print list
同样对123124324324134334 进行操作,速度很快,得到如下结果
Enter a number: 123124324324134334
******************************
******************************
******************************
******************************
******************************
[2, 293, 313, 362107, 1853809L]
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16