前言 原文章出处专栏为： 算法零基础100讲 若你也想学好算法与数据结构，请跟着他的脚步: 英雄哪里出来 目录 前言LeetCode 1492. n的第k个因子分析代码 LeetCode 1362. 最接近的因数分析代码 LeetCode 1492. n的第k个因子 原题链接： 1492. n的第k个因子 分析 题目中说到，考
43数学统计函数 正态分布 x<-rnorm(n=100,mean=15,sd=2) 取整数：round(x) 正态分布图qqnorm() 生成随机数runif runif(50,min=1,max=100) 44描述性统计函数 1.对数据集进行详细统计summary summary(mtcars) 只对一列进行统计： fivenum(mtcars$hp) 2.包Hmisc 安装：install.p
算法介绍：欧拉筛法是在O（N）线性时间内实现素数筛选的优秀算法。 算法思路：总体上与Eratosthenes筛法类似，也是用较小的数筛去较大的合数。 关键思路在于：每一个合数都保证是被其最小的质因子筛去的，下简称称该条件为线性条件。 结合代码分析： inline void Euler_Sieve(){ for(register
一个正整数 N 的因子中可能存在若干连续的数字。例如 630 可以分解为 3×5×6×7，其中 5、6、7 就是 3 个连续的数字。给定任一正整数 N，要求编写程序求出最长连续因子的个数，并输出最小的连续因子序列。 输入格式： 输入在一行中给出一个正整数 N（1<N<231）。 输出格式： 首先在第 1 行输出
https://codeforces.com/contest/1593/problem/D2 分析 枚举选中的\(n/2\)个数中最小的数，然后枚举大于其的数的所有因子，如果拥有某个因子的数的个数大于\(n/2\)，则选中，求符合条件的最大的因子即可。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define LL long long #define
题意 给你一个长度为\(n\)的序列，你需要把这个序列分成若干段，使得每一段满足：从这一段中任意选择两个数，使得这两个数的乘积不为完全平方数。最小化分的段数，问你最少分成多少段。 分析 发现完全平方数其实就是质因数分解之后每一个质因子的幂次都为偶数的数，那么只要有一个质因子的幂
组合数可以表示为 \[C^m_n = \frac{n!}{m!(n-m)!} \]假设\(n!,m!,(n-m)!\)含因子\(2\)的个数分别为\(A,B,C\) 则当\(A=B+C\)时，\(C^m_n\)为奇数 那么如何求出\(n!\)的因子个数呢？ 对于一个质数\(p\)， 它的倍数\(k*p^i\)含因子\(p\)的个数为即为\(i(k=1,2,3...)\) 于是只要求出\(n!\)
因子数据处理 – 市值中性化 1. 中性化意义 防止选到的股票集中在固定的某些股票当中 市值影响，默认大部分因子都包含了市值的影响，去除其它因子存在的市值影响。 去除市值影响 市值 <==> 某因子 去除相关性 回归法去除 建立回归方程： x(特征：市值) * w + b = y(某因子) 回归
1，阶乘的因子 2，计算方法 3，性质 4，证明素数无限 矛盾。 5，其他性质
cv::Mat M1(8, 9, CV_8UC1, cv::Scalar(2)); cv::Mat M3; M1.convertTo(M3,CV_32F,1.0/255);//将M1中的数据类型改成参数2,保存到M3中 //参数3：比例因子，M1中的每个数据乘比例因子后再赋值给M3；注意分子必须写成小数形式 //要比例因子的原因：看 https://www
1103 Integer Factorization 题目题意AC代码参考 题目 https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805364711604224 题意 需要说明的是，从1到n的数字的p次方只要小于等于n，就都有可能曾为目标因子，而非传统的因子概念 AC代码 #include<bits/stdc++.h>
题目大意 给定两个正整数 \(a\) 和 \(b\)，试求出 \(a^b\) 的因子和。 解题思路 本题钥匙：因子和公式和等比数列求和公式。 现有一数 \(x\)。 先将 \(x\) 质因数分解，即 \(x=a_1^{f_1}+a_2^{f_2}+a_3*{f_3}+ \dots + a_n^{f_n}\)。 则 \(x\) 的因子和即为 \(\prod_{k=1}^{n}\sum_{i=0}
洛谷题面传送门 一道其实算得上常规的题，写这篇题解是为了总结一些数论中轻微（？）优化复杂度的技巧。 首先感性理解可以发现该问题强于区间数颜色问题，无法用常用的 log 数据结构维护，因此考虑分块/莫队。显然这题莫队比较好些对吧？显然我们要对每个质因子计算一遍它在 \([l,r]\) 中的出现
牛牛小数点 题意： 题解： 本题先说结论： 对于一个数 x = 2 a ∗ 5
HashMap源码解析 1. 什么是HashMap HashMap是一个利用Hash表原理来存储元素的集合。遇到冲突的时候，HashMap采用的链地址法来解决。 hash表经常伴随着冲突问题，解决冲突问题通常有两种做法： 开放地址法：当发生冲突的时候，可以简单的将冲突的字段放在下一个位置。这种方法可能会遇到二
设 \(n\) 的质因子个数为 \(k\) ， \(n=p_1^{\alpha_1}p_2^{\alpha_2}\dots p_k^{\alpha_k}\) 则当每个质数都只有一次时能使 \(k\) 最大时 \(n\) 最小。 所以设 \(2\times 3\times 5\times 7\dots=n\)， 即设 \(n\) 为前 \(k\) 个质数的前缀积。 而前 \(k\) 个质数的前缀积远大于 \(k
题目传送门 题目描述 求100000000之内的完全数。 样例 无 今天这道题超时了，我和爸爸一起分析了一下： 算法1 (暴力枚举) \(O(n^2)\) int sum=0; for(int i=2;i<=n;i++) for(int j=2;j<i;j++) if(i%j==0) sum+=j; if(sum==n){ printf("%d is perfect\n",x); }else{
ESG策略有超额收益吗？ 国君策略：ESG评级体系的构建与投资策略应用 我们基于26个ESG底层指标，以Lasso回归等方法构建ESG因子。根据ESG因子构建的组合具有显著超额收益，基于ESG因子的沪深300指数增强策略效果良好。
更新日期：2021年9月11日。 Github源码：[点我获取源码] 索引 Dissolve 溶解 思路分析 溶解区域 溶解因子 溶解颜色因子 溶解透明度因子 溶解区域柔和度 溶解动画 Dissolve 溶解 溶解特效是一种延迟消散型效果，当我们要让一张图片消失时，直接隐藏显得很呆板，所以使
Cloneable 空接口，表示可以克隆Serializable 序列化AbstractMap 提供Map实现接口 3.属性 初始化容量(必须是二的n次幂) 集合最大容量(必须是二的幂) 负载因子，默认的0.75 当链表的值超过8则会转红黑树(1.8新增) 当链表的值小于6则会从红黑树转回链表 当Map里面的数量超过
题目链接 题目思路 其实问题就可以转化为\(x*y\)为平方数 就是把每个数的偶数个数的因子都去除掉，去除后的相同的数认为是一类。 然后最关键的是1秒后，类的大小为偶数的类，和全是1的类可以进行再次合并 因为类的大小为偶数的类，一秒之后这个类里面的因子数量又变为偶数了 代码 #includ
题意 解析 首先设 g c d ( i , n )
完数 问题描述问题分析代码实现运行结果 问题描述 找出1000以内的所有完数。所谓完数，就是一个数恰好等于它的因子之和 问题分析 遍历范围内的所有数，记录各个数的因子之和，如果该数的因子之和与该数相等，打印输出即可 代码实现 public class Fin
R语言droplevels函数删除因子变量(factor)没有用到的级别（level）实战 目录 R语言droplevels函数删除因子变量(factor)没有用到的级别（level）实战 #基本语法 #删除因子向量的级别
2.代码如下： #include<iostream> using namespace std; int main() { int i,n; cin>>n; for(i=2;i<=n;) { if(n%i==0) { cout<<i<<" "; n/=i; } else i++; } return 0; }
