Python完成的质因式降解算法示例

日期: 2019-12-06 15:36 浏览次数 :

正文实例陈诉了Python达成的质因式降解算法。分享给我们供我们参照他事他说加以考查,具体如下:

本文实例陈诉了Python基于高斯消元法总计线性方程组。分享给我们供我们参照他事他说加以考察,具体如下:

本文实例陈说了Python完毕求解一元一次方程的章程。分享给我们供我们参照他事他说加以考察,具体如下:

不得不承认想完成叁个其余的主导数学算法难点,但是发未来得以达成在此之前务必得先形成分解质因式的算法。

#!/usr/bin/env python
# coding=utf-8
# 以上的信息随自己的需要改动吧
def print_matrix( info, m ): # 输出矩阵
  i = 0; j = 0; l = len(m)
  print info
  for i in range( 0, len( m ) ):
    for j in range( 0, len( m[i] ) ):
      if( j == l ):
        print ' |',
      print '%6.4f' % m[i][j],
    print
  print
def swap( a, b ):
  t = a; a = b; b = t
def solve( ma, b, n ):
  global m; m = ma # 这里主要是方便最后矩阵的显示
  global s;
  i = 0; j = 0; row_pos = 0; col_pos = 0; ik = 0; jk = 0
  mik = 0.0; temp = 0.0
  n = len( m )
  # row_pos 变量标记行循环, col_pos 变量标记列循环
  print_matrix( "一开始 de 矩阵", m )
  while( ( row_pos < n ) and( col_pos < n ) ):
    print "位置:row_pos = %d, col_pos = %d" % (row_pos, col_pos)
    # 选主元
    mik = - 1
    for i in range( row_pos, n ):
      if( abs( m[i][col_pos] ) > mik ):
        mik = abs( m[i][col_pos] )
        ik = i
    if( mik == 0.0 ):
      col_pos = col_pos + 1
      continue
    print_matrix( "选主元", m )
    # 交换两行
    if( ik != row_pos ):
      for j in range( col_pos, n ):
        swap( m[row_pos][j], m[ik][j] )
        swap( m[row_pos][n], m[ik][n] );   # 区域之外?
    print_matrix( "交换两行", m )
    try:
      # 消元
      m[row_pos][n] /= m[row_pos][col_pos]
    except ZeroDivisionError:
      # 除零异常 一般在无解或无穷多解的情况下出现……
      return 0;
    j = n - 1
    while( j >= col_pos ):
      m[row_pos][j] /= m[row_pos][col_pos]
      j = j - 1
    for i in range( 0, n ):
      if( i == row_pos ):
        continue
      m[i][n] -= m[row_pos][n] * m[i][col_pos]
      j = n - 1
      while( j >= col_pos ):
        m[i][j] -= m[row_pos][j] * m[i][col_pos]
        j = j - 1
    print_matrix( "消元", m )
    row_pos = row_pos + 1; col_pos = col_pos + 1
  for i in range( row_pos, n ):
    if( abs( m[i][n] ) == 0.0 ):
      return 0
  return 1
if __name__ == '__main__':
  matrix = [[2.0,  0.0, - 2.0,  0.0],
       [0.0,  2.0, - 1.0,  0.0],
       [0.0,  1.0,  0.0, 10.0]]
  i = 0; j = 0; n = 0
  # 输出方程组
  print_matrix( "一开始的矩阵", matrix )
  # 求解方程组, 并输出方程组的可解信息
  ret = solve( matrix, 0, 0 )
  if( ret!= 0 ):
    print "方程组有解n"
  else:
    print "方 程组无唯一解或无解n"
  # 输出方程组及其解
  print_matrix( "方程组及其解", matrix )
  for i in range( 0, len( m ) ):
    print "x[%d] = %6.4f" % (i, m[i][len( m )])
  1. 引入math

  2. 概念重返的靶子

  3. 判断b*b-4ac的大小

尚无去网络寻找怎么着比较好的求解算法,纯粹是依照本人的了然写了三个试探性求解算法。也正是在MIT公开学中等教育授涉嫌的guess-try方法。代码达成如下:

运维结果:

具体测算代码如下:

#!/usr/bin/python
def PrimeNum(num):
   r_value =[]
   for i inrange(2,num+1):
      for jin range(2,i):
         ifi % j == 0:
            break
      else:
         r_value.append(i)
   returnr_value
def PrimeFactorSolve(num,prime_list):
   for n inprime_list:
      ifnum % n == 0:
         return[n,num / n]
def PrimeDivisor(num):
   prime_range= PrimeNum(num)
   ret_vale =[]
   while numnot in prime_range:
      factor_list= PrimeFactorSolve(num,prime_range)
      ret_vale.append(factor_list[0])
      num =factor_list[1]
   else:
      ret_vale.append(num)
   printret_vale
PrimeDivisor(120)
一开始的矩阵
2.0000 0.0000 -2.0000 | 0.0000
0.0000 2.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 0.0000 | 10.0000

一开始 de 矩阵
2.0000 0.0000 -2.0000 | 0.0000
0.0000 2.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 0.0000 | 10.0000

位置:row_pos = 0, col_pos = 0
选主元
2.0000 0.0000 -2.0000 | 0.0000
0.0000 2.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 0.0000 | 10.0000

交换两行
2.0000 0.0000 -2.0000 | 0.0000
0.0000 2.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 0.0000 | 10.0000

消元
1.0000 0.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 2.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 0.0000 | 10.0000

位置:row_pos = 1, col_pos = 1
选主元
1.0000 0.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 2.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 0.0000 | 10.0000

交换两行
1.0000 0.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 2.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 0.0000 | 10.0000

消元
1.0000 0.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 -0.5000 | 0.0000
0.0000 0.0000 0.5000 | 10.0000

位置:row_pos = 2, col_pos = 2
选主元
1.0000 0.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 -0.5000 | 0.0000
0.0000 0.0000 0.5000 | 10.0000

交换两行
1.0000 0.0000 -1.0000 | 0.0000
0.0000 1.0000 -0.5000 | 0.0000
0.0000 0.0000 0.5000 | 10.0000

消元
1.0000 0.0000 0.0000 | 20.0000
0.0000 1.0000 0.0000 | 10.0000
0.0000 0.0000 1.0000 | 20.0000

方程组有解

方程组及其解
1.0000 0.0000 0.0000 | 20.0000
0.0000 1.0000 0.0000 | 10.0000
0.0000 0.0000 1.0000 | 20.0000

x[0] = 20.0000
x[1] = 10.0000
x[2] = 20.0000
# -*- coding:utf-8 -*-
#! python2
import math
class Result:
  result1 = 0
  result2 = 0
  def __init__(self, r1, r2):
    self.result1 = r1
    self.result2 = r2
  def __return__(self):
    return Result(self.result1, self.result2)
def main(a, b, c):
  num = b*b-4*a*c
  if num < 0:
    return 'no result'
  elif num == 0:
    return Result((-b+math.sqrt(num))/(2*a), (-b+math.sqrt(num))/(2*a))
  else:
    return Result((-b+math.sqrt(num))/(2*a), (-b-math.sqrt(num))/(2*a))
if __name__ == '__main__':
  result = main(1, 2, 1)
  print result.result1, result.result2

程序实践结果如下:

PS:这里再为大家推荐三款总括工具供大家参照他事他说加以考察使用:

运转结果: