C++实现判断素数与验证哥德巴赫猜想

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本章节主要讨论了C++编程中的函数概念及其应用,重点围绕函数的定义、使用以及素数判定的实现。首先,通过实例介绍了一个名为`isPrime`的函数,用于判断一个整数是否为素数。该函数接受一个整数参数`n`,通过循环检测`n`是否能被2到`n-1`之间的任意数整除,若存在这样的整数,则`n`不是素数,返回`false`;否则,返回`true`。 在后续的“验证歌德巴赫猜想”部分,任务要求扩展了`isPrime`函数的使用。歌德巴赫猜想指出,任何大于2的偶数都可以表示为两个素数之和。因此,代码首先检查输入的数字`n`是否为偶数,如果不是,提示用户输入错误并退出程序。接着,代码需要寻找所有可能的素数对,使得它们的和等于输入的`n`,并将这两个素数按升序列出。这可以通过在主函数中调用`isPrime`函数,并遍历较小的素数,找到满足条件的组合来实现。 具体实现步骤如下: 1. 定义`isPrime`函数原型,保持其简洁明了: ```cpp bool isPrime(int n); ``` 2. 在`main`函数中,读取用户输入的偶数`n`: ```cpp int n; cin >> n; ``` 3. 检查输入的偶数性,如果不是素数,处理错误: ```cpp if (n % 2) { cout << "wrong input!"; return 0; } ``` 4. 使用`isPrime`函数寻找素数对,并按顺序输出: ```cpp vector<pair<int, int>> primePairs; for (int i = 2; i < n; ++i) { if (isPrime(i) && isPrime(n - i)) { primePairs.push_back({i, n - i}); } } // 按照第一个素数从小到大排序 sort(primePairs.begin(), primePairs.end()); // 输出素数对 for (const auto& pair : primePairs) { cout << pair.first << " + " << pair.second << " = " << n << endl; } ``` 通过以上步骤,本章节介绍了如何编写和运用函数来解决实际的数学问题,如素数判定和歌德巴赫猜想验证,同时强调了函数封装和复用的重要性。学习者可以借此了解如何组织和结构化代码,提高编程效率。

根据所给的“学生成绩”数据。①计算每一门科目两两之间构成的相关系数矩阵;②使用主成分分析分别计算主成分的标准差、方差占比、累积方差贡献度以及主成分的载荷矩阵;③根据载荷矩阵系数判断应该选取几个主成分,构造主成分的表达式(综合指标),并做分析;④找出几个(至少两个)典型学生,并分析这些学生的成绩与主成分系数的关系。test<-read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/test_score.csv", sep=",", header=T) (R<-round(cor(test), 3)) # sample correlation matrix test_PCA<-princomp(test, cor=T) # sample PCA summary(test_PCA, loadings=T) test[c(6,7,45,30,49),] # typical students for the first PC test[c(26,33,8),] # typical students for the second PC # sample principal components of the typical students samplePC<-(round(test_PCA$scores,3))[c(6,7,45,30,49,26,33,8),] rownames(samplePC)<-c(6,7,45,30,49,26,33,8) samplePC # another way to obtain the sample principal components samplePC2<-round(predict(test_PCA),3) [c(6,7,45,30,49,26,33,8),] rownames(samplePC2)<-c(6,7,45,30,49,26,33,8) samplePC2 screeplot (test_PCA, type="lines") # scree graph ### Canonical correlation health<-read.table("D:/R/R Code/5/Chap7/health.csv",sep=",", header=T) (R<-round(cor(health),3)) R11=R[1:3,1:3] R12=R[1:3,4:6] R21=R[4:6,1:3] R22=R[4:6,4:6] A<-solve(R11)%*%R12%*%solve(R22)%*%R21 # matrix for the first group Y1,Y2,Y3 ev<-eigen(A)$values # common eigenvalues of both groups round(sqrt(ev),3) # the canonical correlations health.std=scale(health) # standardize the original data ca=cancor(health.std[,1:3],health.std[,4:6]) # canonical correlation analysis via R ca$cor # canonical correlations ca$xcoef # the loadings (coefficients) of the first group ca$ycoef # the loadings (coefficients) of the second group

2023-06-11 上传