输入一个数,输出一个小于它的最大素数.如何做?

wangdingfeng 2010-10-09 11:21:25
求解,在线等待.
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dooX8086 2010-10-10
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也就是求素数


//用到 sqrt 函数,需添加 math.h 头文件


int getMax(int n)
{
int j=1;

for (j = n - 1; j > 1; --j)
{
int i=2;
float qr = sqrt(j);

for(; i < qr; ++i)
{
if (0 == j % i) break;
}

if (i > qr) break;

}

return j;
}
beexie 2010-10-10
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效率不高的一段程序:
#include <stdio.h>
int maxprime(int N);
void main()
{
printf("%d\n",maxprime(8));
}
int isprime(int num)
{
int m,flg;
flg = 1;
m = num-1;
while(m>1)
{
if(0 == num%m)
break;
m--;
}
if (m>1)
flg = 0;
return flg;
}
int maxprime(int N)
{
int prime;
prime = N-1;
while(prime>1)
{
if(isprime(prime))
break;
prime--;
}
return prime;
}
xiaoyuer5222 2010-10-10
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给段简单的你参考下
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

int main(int argc,char**argv)
{
int n;
int i;
int m;
while (1)
{
printf("input a prime number:");
scanf("%d",&n);
while(getchar() != '\n');
m = n - 1;
while(m)
{
if (isPrime(m))
{
printf("the max prime number less than %d is %d\n",n,m);
break;
}
m--;
}
}
return 0;
}
int isPrime(int n)
{
int i;
for (i=2; i<n; i++)
{
if (n % i == 0)
{
return 0;
}
}
return 1;
}

「已注销」 2010-10-09
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能给段代码看看吗?
tangxianghenggood 2010-10-09
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首先求1到这个数之间的素数,保存在数组中,然后输出最后一个即可,这个是比较笨的方法,但还是可以解决你的问题的

另外可以这样 :你输入一个数,然后把这个数做减减操作,在判断是否是素数,是的话打印 在break 这样相对来说效率搞一些
希望对你有所帮助
《概率论与理统计》是理工科大学中的一门重要基础课程,它结合了概率论的基本理论与统计学的方法,用于分析和处理随机现象。第二版的完整版多媒体教学系统旨在通过丰富的教学资源和互动体验,帮助学生深入理解和掌握这门学科的核心概念。 一、概率论基础 概率论是研究随机事件及其规律性的学理论,主要包括以下几个关键概念: 1. 随机试验:概率论的研究对象,如掷骰子、抽卡等。 2. 样本空间:所有可能结果的集合。 3. 事件:样本空间的子集,代表某种特定的结果。 4. 概率:事件发生的可能性,通常介于0和1之间,表示为P(A)。 5. 条件概率:在已知某个事件发生的情况下,另一个事件发生的概率。 6. 乘法法则和加法法则:用于计算两个独立或不独立事件的概率。 二、概率分布 1. 离散概率分布:如二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布等,用于描述离散随机变量的分布情况。 2. 连续概率分布:如均匀分布、正态分布、指分布等,适用于连续随机变量。 三、统计学基础 1. 参估计:通过样本据估计总体参,如均值、方差等。 2. 抽样分布:统计量在多次重复抽样下的分布情况。 3. 点估计和区间估计:给出参一个估计值或一个估计范围。 4. 假设检验:检验关于总体参的假设是否成立,如t检验、卡方检验、F检验等。 5. 回归分析:研究两个或多个变量间的关系,预测一个变量基于其他变量的值。 四、理统计方法 1. 最大似然估计:寻找使样本据出现概率最大的参估计方法。 2. 矩估计:通过总体矩与样本矩的关系来估计参。 3. 正态分布的中心极限定理:大量独立随机变量的和近似服从正态分布,即使这些变量本身非正态。 4. 协方差和相关系:衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向。 5. 方差分析(ANOVA):比较多个组别间的均值差异。 五、多元统计分析 1. 多元正态分布:多维空间中的正态分布,常用于多元线性回归。 2. 判别分析:根据已知分类的样本据,建立判别函,对新据进行分类。 3. 聚类分析:将相似据分组,揭示据内在结构。 4. 主成分分析(PCA):降低据维度,提取主要特征。 六、多媒体教学系统 该教学系统可能包含以下组成部分: 1. 视频讲座:专家讲解理论和例题,直观展示概念。 2. 动画演示:动态模拟随机过程,帮助理解概率模型。 3. 交互式练习:提供习题和答案,实时反馈学习效果。 4. 实验教程:设计学实验,让学生亲手操作,加深理解。 5. 电子教材:包含文字、图表、案例等丰富内容,便于自主学习。 通过这个多媒体教学系统,学生不仅可以学习到概率论与理统计的理论知识,还能通过实践应用和互动学习,提升解决实际问题的能力。

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