修改以上代码，各因子可重复

可以将代码中的 `set` 改为 `list`，这样就能够输出重复的质因数了。修改后的代码如下：

def prime_factors(n):
    i = 2
    factors = []
    while i * i <= n:
        if n % i:
            i += 1
        else:
            n //= i
            factors.append(i)
    if n > 1:
        factors.append(n)
    return sorted(factors)

n = 100  # 要分解质因数的数
factors = prime_factors(n)
print(factors)

输出结果为：

[2, 2, 5, 5]

其中，`prime_factors(n)` 函数返回一个包含质因子的列表，且质因子已升序排序，可以包含重复的质因数。最后，我们将要分解的数 `n` 指定为 100，并将结果存储在名为 `factors` 的变量中。最终，我们将打印出 `factors` 变量，即 `[2, 2, 5, 5]`。

相关问题

编译原理提取左公共因子

### 回答1：
在编译原理中，提取左公共因子是一种优化技术，用于简化文法并减少分析表的大小。它的基本思想是将文法中具有相同前缀的产生式合并成一个产生式，从而减少冗余的规则。

具体来说，提取左公共因子的步骤如下：

1. 找到具有相同前缀的产生式。

2. 将这些产生式中的公共前缀提取出来，形成一个新的非终结符号。

3. 将原来的产生式中的公共前缀替换为新的非终结符号。

4. 在新的非终结符号后面添加一个新的产生式，包含剩余部分。

例如，假设我们有以下文法：

S -> abcX | abcY | defZ

其中，abc 是三个产生式的公共前缀。我们可以将其提取出来，形成一个新的非终结符号 A，然后将原来的产生式修改为：

S -> A X | A Y | defZ
A -> abc

这样就可以将文法简化为：

S -> A S'
S' -> X | Y | defZ
A -> abc

通过提取左公共因子，我们可以减少文法的大小，使得语法分析更加高效。

### 回答2：
编译原理中，提取左公共因子是一种优化技术，用于减少语法分析时的冗余计算，提高编译器的效率和性能。

提取左公共因子是指在文法的产生式中，当多个产生式具有相同的前缀时，将这个前缀提取出来，形成一个新的非终结符，并将原来的产生式分别修改成以新的非终结符开头的产生式。这样一来，可以减少重复的分析和计算，使得编译器在解析和生成代码时更加高效。

以一个简单的例子来说明提取左公共因子的过程。假设有以下文法产生式：

1. A → abcdeX
2. A → abcdY
3. B → abcdZ

这里的前缀"abcd"在产生式1、2和3中都出现了，我们可以将它提取出来，形成一个新的非终结符T，然后修改产生式，得到以下形式：

1. A → abcdT
2. T → eX | Y
3. B → cdZ

在原文法中，如果解析或生成代码时遇到以"abcd"开头的符号串，编译器就需要重复做一遍相同的工作，而通过提取左公共因子，我们可以将这个工作只做一次，然后重复使用。这样可以降低编译器的时间复杂度和空间复杂度，提高编译器的效率。

总结来说，提取左公共因子是编译原理中一种常用的优化技术，通过将具有相同前缀的产生式进行合并，可以减少冗余的分析和计算，提高编译器的性能和效率。

### 回答3：
提取左公共因子是编译原理中的一个重要概念，用于优化语法分析器生成的分析表。在语法分析过程中，如果多个产生式的开头部分存在相同的前缀，就可以将这个前缀提取出来作为一个新的非终结符，从而减少分析表的大小和查表时间，提高语法分析的效率。

提取左公共因子的过程可以分为以下几个步骤：

1. 找出具有相同前缀的产生式。对于一个非终结符A，如果存在两个或多个产生式A→αβ1和A→αβ2，其中α是两个产生式的公共前缀，而β1和β2是不同的后缀。

2. 创建一个新的非终结符B，并将公共前缀α提取到新的产生式B→α。

3. 将原产生式中的公共前缀α替换为新的非终结符B，得到新的产生式B→β1和B→β2。

4. 对新的非终结符B递归应用上述步骤，直到无法再提取出左公共因子。

通过提取左公共因子，可以减少语法分析表中的冲突和冗余，提高语法分析的效率和准确性。然而，提取左公共因子的过程可能会导致文法变得更加复杂，产生更多的产生式和非终结符，因此在应用该优化方法时需要权衡效益和复杂性，并根据具体情况进行决策。

你可以尝试更新 factor_analyzer 库或者修改代码中的类名，避免与库中的类名重复。这个解决方法的具体操作

如果你想更新 factor_analyzer 库，可以使用以下命令：

pip install --upgrade factor_analyzer

这会将 factor_analyzer 库更新到最新版本。

如果你想修改代码中的类名，可以将代码中的 FactorAnalyzer 改成其他名字，比如 MyFactorAnalyzer。代码修改后应该像这样：

from factor_analyzer import FactorAnalyzer

f = MyFactorAnalyzer(rotation='promax', n_factors=6, method='principal')
f.fit(df)
print("成分矩阵", f.loadings_)
print('\n因子旋转后的载荷矩阵：\n', f.loadings_)
Ac = np.sum(f.loadings_**2, axis=0)
Ar = np.sum(f.loadings_**2, axis=1)
print('对原始变量的贡献为：', Ac)
print('对原始变量的贡献率为：', Ac/6)
print('对原始变量的累计贡献率为：', np.sum(Ac/6))
print('共同度为(公因子方差)：', Ar)

这样修改后就不会与 factor_analyzer 库中的 FactorAnalyzer 类重名了。