题目描述 给定一个正整数a，要求将a分解成若干个正整数的乘积，即a = a1 * a2 * a3 * ... * an，并且1 < a1 ≤ a2 ≤ a3 ≤ ...≤ an，问这样的分解方法有多少种。注意，a = an也是一种分解方法。 (a ≤ 2000) 输入描述 共一行 一个正整数a，表示被分解的整数 输出描述 共一行 一个正整数，表示分解的方法数

以下是对该问题的分析与代码实现： 问题分析 本题要求将一个正整数 `a` 分解成若干个大于 1 的正整数的乘积，且这些正整数需满足从小到大排列。可以使用递归的方法来解决此问题，对于每个可能的因子 `i`，递归地计算 `a / i` 的分解方法数。 代码实现 ```python def count_factorizations(a, min_factor=2): # 当 a 为 1 时，说明已经完成一种分解 if a == 1: return 1 count = 0 # 从 min_factor 开始尝试所有可能的因子 for i in range(min_factor, a + 1): if a % i == 0: # 递归计算 a / i 的分解方法数 count += count_factorizations(a // i, i) return count # 读取输入 a = int(input()) # 计算分解方法数 result = count_factorizations(a) # 输出结果 print(result) ``` 代码解释 1. `count_factorizations` 函数：该函数接受两个参数，`a` 表示当前要分解的数，`min_factor` 表示当前允许的最小因子。 - 当 `a` 等于 1 时，说明已经完成一种分解，返回 1。 - 遍历从 `min_factor` 到 `a` 的所有数 `i`，如果 `a` 能被 `i` 整除，则递归计算 `a // i` 的分解方法数，并将结果累加到 `count` 中。 - 最后返回 `count`。 2. 主程序： - 读取输入的正整数 `a`。 - 调用 `count_factorizations` 函数计算分解方法数。 - 输出结果。 复杂度分析 - 时间复杂度：由于每次递归都会尝试不同的因子，时间复杂度为 $O(2^n)$，其中 $n$ 是 `a` 的大小。 - 空间复杂度：递归调用栈的深度为 $O(n)$，因此空间复杂度为 $O(n)$。 [2025-12-06 21:02:21 | AI问答 | 498点数解答]