我们可以发现,当n>2时,n·(n-2)+1=(n-1)·(n-1),因此,输出n-2即可. 如果n<=2,我们可以发现: 当n=2时,2·4+1=9不是质数,输出4即可: 当n=1时,1·3+1=4不是质数,输出3即可. 至此,此题就被我们解决了! AC代码: #include <bits/stdc++.h>//万能头文件 using namespace std;//使用标准名字空间 inline int read() { //快速读入 ,x=; char c=getchar()

time limit per test2 seconds memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output PolandBall is a young, clever Ball. He is interested in prime numbers. He has stated a following hypothesis: "There exists such a positive integ

http://codeforces.com/problemset/problem/755/A 题意:给出一个n,让你找一个m使得n*m+1不是素数. 思路:暴力枚举m判断即可. #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <cstdlib> #include <algorithm> #include <string> #include <iostr

直接从1开始枚举不就行了... 思路如下: 1.先定义一个判断是不是质数的函数 int pd(int n) { if(n==1)return true; if(n==2)return false; for(int i=2;i*i<=n;i++) if(n%i==0)return true; return false; } 2.从1开始枚举,可以直接使用 for(int i=1;;i++) 进行枚举 3.判断i是否满足要求,调用函数,如果满足,就直接输出i并且break或return 0 for(

题目链接:http://codeforces.com/contest/755 本蒟蒻做了半天只会做前两道题.. A. PolandBall and Hypothesis 题意:给出n,让你找出一个m,使n*m+1不是素数. 数据很小,直接暴力枚举. #include<cstdio> #include<iostream> #include<cmath> using namespace std ; bool prime( int n ) { for( int i = 2 ;

题目:PolandBall and Hypothesis A. PolandBall and Hypothesis time limit per test 2 seconds memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output PolandBall is a young, clever Ball. He is interested in prime numbers. He has stat

1.PolandBall and Hypothesis 题面在这里! 大意就是让你找一个m使得n*m+1是一个合数. 首先对于1和2可以特判,是1输出3,是2输出4. 然后对于其他所有的n,我们都可以非常快的找到一个最小的与它互质的质数p(考虑反证法),并且满足p<n. 这样就相当与解一个同余方程 n*m = p-1 (mod p) , 解出的m可以保证 n*m+1 是 p 的倍数,也就是合数了. 又因为gcd(p,n)==1,所以这个方程肯定有解,直接求一个 n 在mod p意义下的逆元然后乘

最近遇到一些程序员同学向我了解R语言,有些更是想转行做数据分析,故开始学习R或者Python之类的语言.在有其他编程语言的背景下,学习R的语法的确是一件十分简单的事.霸特,如果以为仅仅是这样的话那就图样图森破. 首先,数据分析是一个非常庞杂的职能,也许岗位抬头均为数据分析师的两人,做的事情却大不相同——比如使用hadoop做日志统计和使用Excel处理报表,这简直是两个领域,相互之间的职能了解,可能仅为对方工作的冰山一角. 其次,无论任何行业的数据分析,其日常工作主要为以下几块: 数据获取——数

线性函数拟合(y=a+bx) 1.       R运行实例 R语言运行代码如下:绿色为要提供的数据,黄色标识信息为需要保存的. x<-c(0.10,0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15,0.16, 0.17, 0.18, 0.20, 0.21, 0.23) y<-c(42.0,43.5, 45.0, 45.5, 45.0, 47.5,49.0, 53.0, 50.0, 55.0, 55.0, 60.0) data1=data.frame(x=x,y=y)  #数据存入数据框

正态检验与R语言 1.Kolmogorov–Smirnov test 统计学里, Kolmogorov–Smirnov 检验(亦称:K–S 检验)是用来检验数据是否符合某种分布的一种非参数检验,通过比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布来判断是否符合检验假设.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.拒绝域构造为:D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设.由于KS检验不需要知道数据的分布情况,在小样本的统计分

一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visualising multivariate data): 绘图方法: 基本画图函数(如:pairs().coplot())和 lattice包里的画图函数(xyplot().spl

如何判断我们的线性回归模型是正确的? 1.回归诊断的基本方法opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women)par(mfrow = c(2, 2))plot(fit)par(opar) 为理解这些图形,我们来回顾一下OLS回归的统计假设.(1)正态性(主要使用QQ图) 当预测变量值固定时,因变量成正态分布,则残差值也应该是一个均值为0的正态分布.正态Q-Q图(Normal Q-Q,右上)是在正态分布对应的值

衡量随机变量相关性的方法主要有三种:pearson相关系数,spearman相关系数,kendall相关系数: 1.       pearson相关系数,亦即皮尔逊相关系数 pearson相关系数用来衡量两个随机变量之间的相关性 R语言中求两个随机变量pearson相关系数的函数: 1//赋予a,b向量值 2a<-c(1,2,3) 3b<-c(11,12,14) 4 5//计算pearson相关系数 6cor.test(a,b,method="pearson") 结果 Pe

转载于:https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651464?locationNum=2&fps=1 一.一些函数包大汇总 转载于:http://www.dataguru.cn/thread-116761-1-1.html 时间上有点过期,下面的资料供大家参考 基本的R包已经实现了传统多元统计的很多功能,然而CRNA的许多其它包提供了更深入的多元统计方法,下面要综述的包主要分为以下几个部分: 1) 多元数据可视化(Visual

2.1 单组样本均值t检验(One-sample t-test) 2.1.1 方法简介 t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名.t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用这种方法来检验总体均值是否大于.小于或等于某一特定数值.当数据中仅含单组样本但样本数较小时(通常样本个数<30的样本可视为

在导入数据并且将数据进行组织和初步可视化以后,需要对数据进行分布探索和两两关系分析等.主要内容有描述性统计分析.频数表和列联表.相关系数和协方差.t检验.非参数统计. 7.1描述性统计分析 7.1.1方法云集 书上说,R中的描述性统计量函数“多的尴尬”.summary函数返回最大值.最小值.上下四分位数.中位数.平均值以及因子向量和逻辑向量的频数统计.还讲了apply.sapply函数,写了峰度和偏度.fivenum函数可以返回图基五数,即最小值,下分位数,中位数,上四分位数,最大值. 扩展:

在读到<R语言实战>(第二版)P143页有关卡方独立性检验所记 假设检验 假设检验(Test of Hypothesis)又称为显著性检验(Test of Ststistical Significance). 在抽样研究中,由于样本所来自的总体其参数是未知的,只能根据样本统计量对其所来自总体的参数进行估计,如果要比较两个或几个总体的参数是否相同,也只能分别从这些总体中抽取样本,根据这些样本的统计量作出统计推断,籍此比较总体参数是否相同.由于存在抽样误差,总体参数与样本统计量并不恰好相同,因此判

常用连续型分布介绍及R语言实现 R的极客理想系列文章,涵盖了R的思想,使用,工具,创新等的一系列要点,以我个人的学习和体验去诠释R的强大. R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒.直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器.随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长.现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言. 要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领

这里先再次提出我们利用aggregation获取更好性能的Hypothesis G所涉及的方法:blending,就是在得到g_set之后进行融合:learning呢?就是在线online的获取g并融合.以下就是关于整个aggregation所涉及到的方法总结: 当中Bagging.AdaBoost我们都已经探讨.它们各自是基于uniform(voting / average)和non-uniform(linear)的aggregation type,那么以下就開始介绍一个基于condition

> ####################5.2 > X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, + 222, 362, 168, 250, 149, 260, 485, 170) > t.test(X,alternative='greater',mu=225,conf.level = 0.95)#单边检验 One Sample t-test data: X t = 0.66852, df = 15, p-value = 0.257