优化这段代码n=int(input()) for i in range(3,n): s=1 for j in range (2,int((i**5)+1)): if i%j==0: s=s+j+i//j if s==i: print(i)

可以使用一些优化技巧来提高这段代码的效率：

1. 在循环中，可以跳过偶数，因为偶数除了2以外，不可能是完美数。

2. 在计算因子时，可以只计算到i的平方根，因为大于i的平方根的因子都已经被计算过了，不需要再重复计算。

3. 在计算因子和时，可以将每个因子及其对应的另一个因子同时加上，这样可以减少循环次数。

下面是优化后的代码：

n = int(input())
for i in range(3, n, 2):
    s = 1
    for j in range(3, int(i**0.5)+1, 2):
        if i % j == 0:
            s += j + i//j
    if s == i:
        print(i)

这样优化后，代码的效率会有所提高。

相关问题

while True: try: n = int(input()) ants = [] count=0 for i in range(n): ants.append(int(input())) for i in range(n): for j in range(i+1,n): if ants[i]<ants[j]: count+=1 print(count) k=input() except ValueError: break 优化这段代码

这段代码的主要问题在于它的时间复杂度为O(n^2)，需要通过优化算法或代码来减少时间复杂度。

以下是一些可能的优化：

1. 使用快速排序算法对蚂蚁的位置进行排序，可以将时间复杂度降至O(nlogn)。

2. 使用一个变量来记录当前最大值，遍历蚂蚁的位置时，当发现有蚂蚁位置大于当前最大值时，更新最大值并将计数器加上剩余蚂蚁的数量，可以将时间复杂度降至O(n)。

优化后的代码示例：

while True:
    try:
        n = int(input())
        ants = []
        count = 0
        for i in range(n):
            ants.append(int(input()))
        # 排序
        ants.sort()
        # 记录当前最大值
        max_pos = ants[-1]
        for pos in ants:
            if pos < max_pos:
                count += n - ants.index(pos) - 1
            else:
                break
        print(count)
        k = input()
    except ValueError:
        break

优化这段代码：n=int(input()) list_a=[] sum=0 for i in range(n): row = input().split( ) list_a.append([int(x) for x in row]) for j in range(n): for k in range(n): if j==k or j+k==n-1: sum+=list_a[j][k] print("{:.2f}".format(sum))

可以使用 NumPy 库来优化这段代码，NumPy 是 Python 的一个科学计算库，它提供了高效的多维数组对象和相关工具。

以下是使用 NumPy 库优化后的代码：

import numpy as np

n = int(input())
list_a = np.zeros((n, n), dtype=int)

for i in range(n):
    row = list(map(int, input().split()))
    list_a[i] = row

sum = np.sum(list_a.diagonal()) + np.sum(np.fliplr(list_a).diagonal()) - list_a[n//2][n//2]

print("{:.2f}".format(sum))

首先，我们使用 NumPy 创建一个 $n \times n$ 的全零矩阵 `list_a`。然后，我们使用 `map` 函数和 `list` 函数将输入的字符串转换为整数列表，并将它们赋值给 `list_a` 的每一行。

接下来，我们使用 NumPy 的 `diagonal` 函数来计算矩阵的对角线元素之和。由于矩阵有两条对角线，我们需要计算它们的和。我们还需要减去中心元素的值，以避免重复计算。

最后，我们使用 `format` 函数来格式化输出结果。