7-2 寻找大富翁

7-2 寻找大富翁 分数 25 全屏浏览题目 切换布局 作者 陈越 单位 浙江大学 胡润研究院的调查显示，截至2017年底，中国个人资产超过1亿元的高净值人群达15万人。

随机化算法与素性测试

seed.compareAndSet(oldseed, nextseed));　　return (int)(nextseed >>> (48 - bits));　　} 随机化算法应用之素性测试 素性测试介绍 素性测试宣称一个数不是素数，那么可以肯定这个数不是素数，若宣称一个数是素数，那么这个数将以高概率是素数。 　　素数测试依赖于两个定理，下面介绍。 代码 　　结合两个定理，以随机数生产A，的素性测试代码如下： package chapter10.random;　　import java.util.Random;　　/**　　* 一种概率，测试一个数是否是素数 修正A^p-1的解　　y=(a*y)%p;　　}　　return y;　　}　　/**　　* 尝试五次　　*/　　public static final int TRIALS = 5;　　/**　　* 素性测试 floor07/DataStructuresAndAlgorithm-Demo/blob/master/src/main/java/chapter10/random/MyRandom2.java 　　素性测试地址

随机化算法与素性测试

seed.compareAndSet(oldseed, nextseed)); return (int)(nextseed >>> (48 - bits)); } 随机化算法应用之素性测试 素性测试介绍 近似确定一个大数是否是素数。 素性测试宣称一个数不是素数，那么可以肯定这个数不是素数，若宣称一个数是素数，那么这个数将以高概率是素数。 素数测试依赖于两个定理，下面介绍。 代码 结合两个定理，以随机数生产A，的素性测试代码如下： package chapter10.random; import java.util.Random; /** * 一种概率，测试一个数是否是素数 代码地址 github地址 仿Java实现随机化算法 素性测试地址 码云地址 仿Java实现随机化算法 素性测试地址

2020-09-20：如何判断一个数是质数？

2.费尔马素性测试法法。费马小定理：假如p是质数，a是整数，且a、p互质，那么a的(p-1)次方除以p的余数恒等于1，即：a^(p-1)≡1(mod p)。 3.米勒拉宾素性检验法。 试除法+米勒拉宾素性检验。 5.AKS算法。暂时无代码。 因为用到了大整数，所以用python语言编写。 米勒拉宾素性检验是一种概率算法 可能会把合数误判为质数。 Args: num: 大于等于2并且是整数。 综合算法:试除法+米勒拉宾素性检验 可能会把合数误判为质数。 Args: num: 大于等于2并且是整数。 ") print("----------------------") print(is_prime_miller_rabin(num), "米勒拉宾素性检验") print("-

素数检验---跨越2000年的人类智慧

更大的缺陷在于有卡迈克尔数（如合数561），按费马素性检验会得出这是个质数的错误结论。 实践 费马素性检验 费马素性检验是一种用于判断一个数是否为素数的方法。 需要注意，由于费马检验是概率性的，它可能会产生假阳性，即错误地判断一个合数为素数。在实际应用中，通常将费马检验与其他素性检验方法结合使用，以获得更准确的结果。 与费马素性检验相比，米勒-拉宾检验更加可靠，因为它对于所谓的“伪素数”（即那些能通过费马检验但实际上是合数的数）的鉴别能力更强。 AKS素性检验算法 AKS素性检验算法（Agrawal-Kayal-Saxena primality test）是一个在2002年由印度计算机科学家Manindra Agrawal[2]和他的学生Neeraj

PTA 7-2 符号配对（20 分）

7-2 符号配对（20 分） 请编写程序检查C语言源程序中下列符号是否配对：/*与*/、(与)、[与]、{与}。 输入格式: 输入为一个C语言源程序。

RSA公钥密码体系的Python实现

(mod n) 实验环境： 实验环境为： Python3.7 版本 Pycharm 编译器 Random拓展库及gmpy2拓展库 难点分析： RSA的具体实现存在一定难点，在秘钥生成阶段有：大数生成和素性检测 素性验证： 实现素性验证的算法均为 概率性算法，即如果素性验证为真则不一定为真，若素性验证为假则一定为假。 根据费马小定理p是素数 用某种概率性算法（如Miller-Rabin算法）对n进行一次素性检验，如果n没有通过检验，则重新生成随机数 重复步骤1足够多次，如果n都通过了检测，则认为n为素数 Miller-Rabin 算法 Miller-Rabin方法是一种随机化算法，设n为待检验的整数；k为选取a的次数。 实现代码： # 费马检验，n为待检验的整数，rounds为检验的重复轮数 # 返回值为1时代表通过检验 def fermat_test(n, rounds): for i in range(rounds

7-2 树种统计 (20 分)

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924532 7-2 树种统计 (20 分) 随着卫星成像技术的应用，自然资源研究机构可以识别每一棵树的种类

7-2 到底有多二

本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96301355 7-2 到底有多二 一个整数“犯二的程度”定义为该数字中包含2的个数与其位数的比值

PTA 7-2 找奇葩 (20 分)

在一个长度为 n 的正整数序列中，所有的奇数都出现了偶数次，只有一个奇葩奇数出现了奇数次。你的任务就是找出这个奇葩。

t检验和u检验_均匀性检验界值表

应用条件与t检验大致相同，但t′检验用于两组间方差不齐时，t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式。 应用条件与t检验基本一致，只是当大样本时用U检验，而小样本时则用t检验，t检验可以代替U检验。 用于正态分布、方差齐性的多组间计量比较。 至于其他的White检验、Brusch-pagan检验(异方差的检验方法)、还有序列相关的t检验、DW检验基本原来是相同的。 关于异方差检验、序列相关的检验其中存在不同的地方，但是思想基本是相同的。 那么我们验证其中的参数的估计是不是显著的，就用t检验。 t检验与F检验有什么区别 1.检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。 其他表述： t检验与方差分析,主要差异在于,t检验一般使用在单样本或双样本的检验,方差分析用于2个样本以上的总体均值的检验.同样,双样本也可以使用方差分析, 多样本也可以使用t检验,不过,t检验只能是所有总体两两检验而已

稳健性检验！稳健性检验！

什么是稳健性检验？ 论文中，我们常常要求要做稳健性检验，那么什么是稳健性检验呢？ 在较早的文献中，一般很少涉及稳健性检验，但近年来，大家对稳健性检验的重视程度越来越高，这也体现了大家对所得结论准确性的要求越来越高。做好稳健性检验，是使结论得到广泛接受的重要步骤之一。 如果我们发现 A 不成立，那么我们则应该在稳健性检验中用 E 方法重新检验. 在稳健性检验中，我们可以通过扩宽时间长度或者缩短时间长度来检验我们的结论。 Stata：一行代码实现安慰剂检验-permute acreg：允许干扰项随意相关的稳健性标准误 aoeplacebo：地理安慰剂检验 专题：倍分法DID 多期DID之安慰剂检验、平行趋势检验 专题：内生性

PTA 7-2 方阵循环右移

PTA 7-2 数字之王 (20 分)

的每个数的各位数的立方相乘，再将结果的各位数求和，得到一批新的数字，再对这批新的数字重复上述操作，直到所有数字都是 1 位数为止。这时哪个数字最多，哪个就是“数字之王”。

SPSS参数检验 | 假设检验

当总体分布已知的情况下，利用样本数据对总体包含的参数进行推断的问题就是参数检验问题，参数检验不仅能够对一个总体的参数进行推断，还能比较两个或多个总体的参数。 在参数检验这章主要介绍平均值检验、单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。 ? 在正式介绍本章内容之前，我们先来了解一下关于假设检验的相关内容： 两个样本某变量的均值不同，其差异是否具有统计意义，能否说明总体之间存在的差异，这些都是研究工作中经常提出的问题，解决它们就需要进行假设检验 3.假设检验的一般步骤： ①提出零假设（H0） 根据检验的目标，对需要检验的最终结果提出一个零假设。例如，需要检验一个班同学的平均身高是否等于170，即可以做出零假设，H0:h=170。 ②选择检验统计量 假设检验中，总是通过计算检验统计量的概率值进行判断，这些统计量服从或近似服从已知的某种分布，常用的有t分布、F分布等。

T检验

什么是T检验？ T检验是假设检验的一种，又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。 ，由于备择假设中包含≠，拒绝域分布在两侧： 类别2称为单尾检验 备择假设中包含>的情形，拒绝域在数轴右侧： 备择假设中包含<的情形，拒绝域在数轴左侧： t检验的分类 t检验分为单总体t 检验和双总体t检验 单总体t检验 检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数差异是否显著。 双总体t检验 检验两个样本各自所代表的总体的均值差异是否显著，包括独立样本t检验和配对样本t检验。 独立样本t检验 检验两个独立样本所代表的总体均值差异是否显著。 t=4之后的曲线下面积其实就是P值： 为什么t统计量服从t分布 单样本t检验 独立样本t检验 配对样本t检验 可将两配对样本对应元素做差，得到新样本，这个新样本可视作单样本，与单样本t检验统计量证明方法相同

PTA 7-2 列车调度（25 分）

7-2 列车调度（25 分） 火车站的列车调度铁轨的结构如下图所示。 两端分别是一条入口（Entrance）轨道和一条出口（Exit）轨道，它们之间有N条平行的轨道。

7-2 冒泡法排序 (30分)

7-2 冒泡法排序 (30分) 将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。

7-2 冒泡法排序 (30分)

将N个整数按从小到大排序的冒泡排序法是这样工作的：从头到尾比较相邻两个元素，如果前面的元素大于其紧随的后面元素，则交换它们。通过一遍扫描，则最后一个元素必定是最大的元素。然后用同样的方法对前N−1个元素进行第二遍扫描。依此类推，最后只需处理两个元素，就完成了对N个数的排序。

7-2 歌唱比赛计分 (15分)

7-2 歌唱比赛计分 (15分) 设有10名歌手(编号为1-10)参加歌咏比赛，另有6名评委打分，每位歌手的得分从键盘输入，计算出每位歌手的最终得分(扣除一个最高分和一个最低分后的平均分)，最后按最终得分由高到低的顺序输出每位歌手的编号及最终得分