Javascript “解决问题的有效方法”；CountFactors“；可变性问题

我一直在讨论可编码性问题，其中一个问题是计算一个数字的所有可能因素。我把整个数字循环了一遍，得到了答案，但当然效率不高

我寻找答案，得到了这个

function solution(N) {
  var i;
    var NumFactors = 0;

    for(i = 1;i*i < N; i++) {
        if(N%i == 0) NumFactors += 2;
    }

    if(i*i == N) NumFactors++;

    return NumFactors
}

函数解决方案（N）{
var i；
var NumFactors=0；
对于（i=1；i*i

如果您运行

解决方案（24）

而没有尝试过挑战，则应返回8作为因子数，即（1、2、3、4、6、8、12、24）

---

既然编写代码的人没有留下任何解释，那么了解情况的人可以向我解释一下

i*i

以及将NumFactors增加2的原因。

i*i用于检查平方根（N）。因为如果一个数N有一个除数，那么实际上有两个除数。因为除法的结果是另一个除数。例如，在24的情况下

如果你取除数2，你会发现另一个除数是12。因为

2x12=24

。如果你循环N，即1到24，你会得到像这样的除数

2 X 12 = 24
3 X 8 = 24
4 X 6 = 24
6 X 4 = 24
8 X 3 = 24
12 X 2 = 24
24 X 1 = 24

你看，在平方根（N）之后有多余的值。这就是为什么对于优化，我们从1到平方根（N）

---

上面已经描述了关于增加系数2的问题。对于特殊情况，当N是一个完美的平方数，如36或49时，您将面临

6 X 6=36

和

7 X 7=49

的情况，这就是为什么在这种情况下，我们将因子增加1。因为在我们的例子中实际上有一个on除数，即

6

和

7

。

i*i用于检查平方根（N）。因为如果一个数N有一个除数，那么实际上有两个除数。因为除法的结果是另一个除数。例如，在24的情况下

如果你取除数2，你会发现另一个除数是12。因为

2x12=24

。如果你循环N，即1到24，你会得到像这样的除数

2 X 12 = 24
3 X 8 = 24
4 X 6 = 24
6 X 4 = 24
8 X 3 = 24
12 X 2 = 24
24 X 1 = 24

你看，在平方根（N）之后有多余的值。这就是为什么对于优化，我们从1到平方根（N）

上面已经描述了关于增加系数2的问题。对于特殊情况，当N是一个完美的平方数，如36或49时，您将面临

6 X 6=36

和

7 X 7=49

的情况，这就是为什么在这种情况下，我们将因子增加1。因为在我们的例子中，实际上有一个除数，即

6

和

7