实验3:编程计算100以内的素数。要求:(1)使用子函数判断某数是否为素数(用带else子句的for循环);(2)循环次数尽可能少;(3)使用一条输出语句在一行上输出所有素数,首尾无其他符号,相邻素数
时间: 2023-06-05 13:47:40 浏览: 216
题目要求:(1)使用子函数判断某数是否为素数(用带else子句的for循环);(2)循环次数尽可能少;(3)使用一条输出语句,在一行上输出所有素数,首尾无其他符号,相邻素数之间用一个空格分隔。
解答:
题目要求判断100以内的素数,可以循环100次,使用子函数判断每个数是否为素数,并将素数输出。判断素数可以写一个判断子函数,用带else子句的for循环,将某数n分别除以2到n-1之间的数,如果有余数为0,则不是素数;若一直到n-1都没有余数为0,则是素数。循环次数可以尽可能少,只需循环到n的平方根即可。
代码如下:
```python
def judge_prime(x):
for i in range(2, int(x ** 0.5) + 1):
if x % i == 0:
return False
else:
return True
for i in range(2, 101):
if judge_prime(i):
print(i, end=' ')
```
输出结果为:2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31 37 41 43 47 53 59 61 67 71 73 79 83 89 97
相关问题
python用for循环求100以内的素数
### 回答1:
以下是使用Python的for循环程序,用于找出100以内的所有素数:
```
for num in range(2, 101):
for i in range(2, num):
if (num % i) == 0:
break
else:
print(num)
```
程序从2到100的所有数字进行迭代,并在每个数字上使用嵌套的for循环,检查数字是否是素数。在内层循环中,如果数字可以被除以2到(num-1)之间的任何数字整除,则它不是素数。否则,在完成内层循环后,使用else子句将其打印出来。
### 回答2:
素数是指只能被1和本身整除的正整数,比如2、3、5、7、11、13等。为了求100以内的素数,我们可以使用Python中的for循环来实现。
首先,我们可以从2开始,到100结束,依次判断每一个数是否为素数。我们可以使用一个布尔类型的变量is_prime来记录当前数是否为素数,初始化为True。然后,我们可以使用一个内嵌循环从2到当前数-1,判断当前数是否能够被除1和自己外的其他数整除。如果能够整除,就将is_prime变量置为False,说明当前数不是素数。如果内层循环结束后is_prime变量仍为True,说明当前数是素数,我们就可以将其输出。
下面是Python代码实现:
```python
for i in range(2, 101):
is_prime = True # 初始化为素数
for j in range(2, i):
if i % j == 0: # 如果能够整除,说明不是素数
is_prime = False
break
if is_prime: # 输出素数
print(i)
```
运行以上代码,就能够输出100以内的所有素数:2、3、5、7、11、13、17、19、23、29、31、37、41、43、47、53、59、61、67、71、73、79、83、89和97。
### 回答3:
对于一个正整数n,如果它除了1和它本身之外,不能被其他正整数整除,那么这个数就是素数。下面就是用Python的for循环计算100以内的素数的方法:
```python
for i in range(2, 101):
flag = True # 标记i是否为素数,默认为是
for j in range(2, i):
if i % j == 0: # i能被j整除,说明i不是素数
flag = False # 修改标记
break
if flag: # 如果i是素数,则输出i
print(i)
```
解释一下上面的代码:
首先,我们用for循环遍历2到100之间的所有数,也就是range(2, 101)。
然后,我们定义一个flag变量,用来标记当前数i是否是素数。初始值为True,因为我们假设当前数i是素数。
接下来,我们在第二个for循环里遍历2到i-1之间的所有数。如果i能被其中的一个数j整除,那么说明i不是素数,我们就修改flag变量的值为False,然后直接跳出循环。
最后,如果flag变量的值仍然是True,那么说明当前数i是素数,我们就输出i。这样就完成了求100以内的素数的问题。
需要注意的是,这个算法虽然能够求出100以内的素数,但是如果处理范围非常大时,算法的时间复杂度会变得非常高,因此不适合处理大规模的数据。
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