INTRODUCTION
FLOW CONTROL
FUNCTIONS
DATATYPES
OBJECT & CLASS
Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python Lập trình hướng đối tượng trong Python Class Variables trong Python Tìm hiểu về Methods trong Python Cách sử dụng phương thức __init__() trong Python Các biến Instance trong Python Tìm hiểu về Class Attributes trong Python Hàm Static Methods trong Python Phương thức __str__ trong Python Phương thức __repr__ trong Python Phương thức eq trong Python Tìm hiểu phương thức __hash__ trong Python Phương thức __bool__ trong Python Phương thức del trong Python Tìm hiểu về lớp Property trong Python Tìm hiểu về nạp chồng toán tử trong Python Trình Decorator Property trong Python Thuộc tính chỉ đọc trong Python Thuộc tính Delete trong Python Sử dụng super() trong Python Sử dụng __slots__ trong Python Cách sử dụng Protocol trong Python Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python Cách sử dụng hàm Auto() của Python Single Responsibility Principle trong Python Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python Interface Segregation Principle - ISP trong Python. Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python Đa kế thừa trong Python Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python Mô tả Descriptors trong Python Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python Phương thức __new__ trong Python Tìm hiểu về Class Type trong Python Lớp Metaclass trong Python Ví dụ sử dụng metaclass trong Python Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python Ngoại lệ Raise trong Python Sử dụng câu lệnh raise from trong Python Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python Module trong Python Package trong Python Class trong Python Hàm khởi tạo trong Python Kế thừa trong Python Đa kế thừa trong Python Setter và Getter trong Python Override trong Python Interface trong Python Bài tập Python: Module và Class
ADVANCED TOPICS
BỔ SUNG
PYTHON CĂN BẢN
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Kiểm tra số nguyên tố bằng Python

Hãy viết chương trình kiểm tra số nguyên tố bằng Python. Bạn chỉ cần viết chương trình ở mức cơ bản nhất trong Python và không cần phải tối ưu, bởi đã có bài viết thuật toán kiểm tra số nguyên tố khá chi tiết.

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Để giải bài này thì bạn phải hiểu chút khái niệm SNT đã nhé: Số nguyên tố là số nguyên lớn hơn 1 và chỉ chia hết cho 1 và chính nó.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Dựa vào định nghĩa này ta rút ra được những tính chất sau: Số 2 là SNT chẵn duy nhất, bởi vì những số chẵn lớn hơn 2 luôn chia hết cho 1, 2 và chính nó.

Nếu một số thỏa 2 tính chất trên thì đó là số nguyên tố.

Dựa vào đây ta có thể phân tích toán như sau: Giả sử N là số cần kiểm tra.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

  1. Kiểm tra nếu N bằng 2 thì là SNT => Break
  2. Nếu N <= 1 thì không phải SNT => Break
  3. Nếu N là số chẵn thì không phải SNT => Break
  4. Lặp qua các số lẻ từ 2 -> (N - 1), nếu tồn tại số nào mà N chia hết thì không phải là SNT, nếu không thì đó là SNT.

Bài giải viết bằng ngôn ngữ Python như sau:

# HỌC PYTHON TẠI FREETUTS.NET
# TÁC GIẢ: CƯỜNG NGUYỄN

print("Chương trình đăng tại freetuts.net!")

print("Nhập vào số N lớn hơn 1: ")

# Lấy dữ liệu
n = int(input())
flag = True

# Kiểm tra SNT
if (n < 2):
    flag = False
elif (n == 2):
    flag = True
elif (n % 2 == 0):
    flag = False
else:
    # Lặp qua các số lẻ nên bắt đầu từ 3 với bước nhảy là 2
    for i in range(3, n, 2):
        if (n % i == 0):
            flag = False


# In kết quả
if flag == True:
    print(n, " là số nguyên tố")
else:
    print(n, " không phải là số nguyên tố")

Đây là kết quả khi mình nhập số nguyên tố 7 vào:

so nguyen to JPG

Danh sách bài tập Python cơ bản

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top