计算小于1001的正整数中既能被3整除又能被5整除的个数

时间: 2023-11-16 17:07:21 浏览: 19
我们可以使用“容斥原理”来求解这个问题。 首先,小于等于1000的正整数中能被3整除的个数为:$\lfloor \frac{1000}{3} \rfloor = 333$。 同理,小于等于1000的正整数中能被5整除的个数为:$\lfloor \frac{1000}{5} \rfloor = 200$。 但是,能被3和5同时整除的数,其实是3和5的公倍数,因此可以用最小公倍数来计算。最小公倍数为15,小于等于1000的正整数中能被15整除的个数为:$\lfloor \frac{1000}{15} \rfloor = 66$。 根据容斥原理,能被3或5整除的数的个数为:$333 + 200 - 66 = 467$。 因此,小于1001的正整数中既能被3整除又能被5整除的个数为:$66$。
相关问题

计算小于1001的正整数中既能被3整除或能被5整除的个数

我们可以使用容斥原理来解决这个问题。首先计算能被3整除的正整数个数,为333个(即1000/3向下取整);然后计算能被5整除的正整数个数,为200个(即1000/5向下取整)。但是有些数既能被3整除又能被5整除,这些数在上述两个计算中被重复计算了一次,所以需要减去能被15整除的正整数个数,为66个(即1000/15向下取整)。最终答案为333+200-66=467个。

计算n以内所有能同时被3和5整除的正整数

### 回答1: 你好,我可以回答你的问题。计算n以内所有能同时被3和5整除的正整数,可以使用循环结构和条件语句来实现。具体的算法如下: 1. 定义一个变量sum,用于存储所有能同时被3和5整除的正整数的和,初始值为。 2. 使用循环结构遍历1到n之间的所有正整数。 3. 对于每个正整数,判断它是否能同时被3和5整除,如果能,则将它加入到sum中。 4. 循环结束后,sum中存储的就是所有能同时被3和5整除的正整数的和。 下面是用C语言实现的代码: int sum = ; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (i % 3 == && i % 5 == ) { sum += i; } } printf("n以内所有能同时被3和5整除的正整数的和为:%d\n", sum); 希望我的回答能够帮助到你。 ### 回答2: 要计算n以内所有能同时被3和5整除的正整数,我们可以使用循环和条件判断来解决这个问题。 首先,我们定义一个变量sum来表示满足条件的正整数的和,初始化为0。 然后,我们使用一个循环从1开始遍历到n。在每次循环中,我们用条件判断来判断当前的数是否能同时被3和5整除。如果满足条件,我们就将它加到sum中。 最后,当循环结束后,sum中的值就是n以内所有能同时被3和5整除的正整数的和。 下面是这个算法的代码实现: ```python def calculate_sum(n): sum = 0 for i in range(1, n+1): if i % 3 == 0 and i % 5 == 0: sum += i return sum n = int(input("请输入一个正整数n: ")) result = calculate_sum(n) print("n以内所有能同时被3和5整除的正整数的和为: ", result) ``` 通过这个算法,我们可以得到n以内所有能同时被3和5整除的正整数的和。 ### 回答3: 计算n以内所有能同时被3和5整除的正整数,可以通过遍历每个数来判断。我们可以从1开始,一直遍历到n。对于每个数i,判断它是否能同时被3和5整除,如果满足条件,则将其加入到结果的集合中。 具体的算法如下: 1. 初始化一个空集合result,用于存储能同时被3和5整除的正整数。 2. 从1遍历到n,对于每个数i,执行下面的步骤: a. 判断i能否同时被3和5整除,可以通过判断i能否被15整除,即i % 15 == 0。 b. 如果i满足条件,将其加入到result集合中。 3. 返回result作为结果。 下面是一个示例代码: def calculate_numbers(n): result = set() for i in range(1, n+1): if i % 15 == 0: # 判断i能否同时被3和5整除 result.add(i) # 将满足条件的数加入到result集合中 return result 例如,当n=30时,计算n以内所有能同时被3和5整除的正整数,结果为{15, 30}。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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