pta连续因子Python

以下是求解pta连续因子的Python代码：

import math

n = int(input())
count = 0
maxcount = 0
start = 0

for i in range(2, int(math.sqrt(n))+1):
    # 连续因子的最大数不会超过根号n
    temp = n
    count = 0
    j = i
    while temp % j == 0:
        temp //= j
        j += 1
        count += 1
    if count > maxcount:
        maxcount = count
        start = i

if maxcount == 0:
    print(1)
    print(n, end='')
else:
    print(maxcount)
    for i in range(maxcount):
        print(start + i, end='')
        if i != maxcount - 1:
            print("*", end='')

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pta连续因子c语言

pta连续因子（Continuous-Time Autoregressive, CTA）是一种用于描述时间序列数据动态变化过程的概率模型，在金融领域广泛应用，特别是在期权定价等数学金融计算中。它通常假设股票价格的变化可以用一个随时间连续变化的自回归模型来刻画，这个模型考虑了过去的股价信息以及随机噪声的影响。

在C语言中，实现CTA模型可能需要利用数值积分、矩阵运算库（如armadillo或Eigen）以及概率统计相关的函数。你需要定义一个状态向量来存储模型参数，比如均值和方差，然后通过递推公式更新这些参数，同时对随机项进行处理，通常是基于布朗运动或其他随机过程生成噪声。

以下是一个简单的伪代码示例：

#include <arma/mat> // 假设使用Armadillo库

typedef arma::mat StateVector; // 定义状态向量类型
typedef arma::vec NoiseTerm; // 定义随机噪声向量类型

StateVector ctar_model(StateParams initial_params) {
    // 初始化状态
    StateVector state = initial_params;

    // 模型更新循环
    for (double t = 0; t <= simulation_time; t += dt) {
        // 更新步骤，这里省略具体的数学公式
        state = update_state(state, past_prices(t), dt);
        NoiseTerm noise = generate_noise(dt); // 生成随机噪声
        state += noise;
    }

    return state;
}

// 具体的模型更新和噪声生成函数需要根据实际的CTA模型公式编写

pta通讯录排序python

以下是一个简单的 Python 代码示例，可以对 PTA 通讯录进行排序：

contacts = [('张三', '1234567'), ('李四', '9876543'), ('王五', '2468101')]

# 按照姓名进行排序
sorted_contacts = sorted(contacts, key=lambda x: x[0])

print(sorted_contacts)
# 输出：[('李四', '9876543'), ('王五', '2468101'), ('张三', '1234567')]

# 按照电话号码进行排序
sorted_contacts = sorted(contacts, key=lambda x: x[1])

print(sorted_contacts)
# 输出：[('王五', '2468101'), ('张三', '1234567'), ('李四', '9876543')]

在这个示例中，我们首先定义了一个包含联系人姓名和电话号码的元组列表。然后我们使用 Python 的 `sorted()` 函数进行排序，通过 `key` 参数指定按照姓名或电话号码进行排序。最后，我们打印排序后的结果。

你可以根据自己的需求修改代码，实现你所需要的排序方式。