求范围内回文素数

本文介绍了一个用C语言编写的程序,包含两个函数is_prime用于判断一个整数是否为素数,huiwen函数检查一个数是否为回文。程序通过输入两个整数m和n,输出它们之间的回文且是素数的数字。

 

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
int is_prime(int n)
{
	int flag = 1;
	if (n <= 1)
	{
		return 0;
	}
	else
	{
		for (int i = 2; i < n; i++)
		{
			if (n % i == 0)
			{
				return 0;
			}
		}
	}
	return flag;
}
int huiwen(int n)
{
	int m = 0;
	int t = n;
	while (n)
	{
		m = m * 10 + n % 10;
		n /= 10;
	}
	if (t == m)
	{
		return 1;
	}
	else
	{
		return 0;
	}
}
int main()
{
	int m, n, i;
	scanf("%d %d", &m, &n);
	for (i = m; i <= n; i++)
	{
		if (huiwen(i) && is_prime(i))
		{
			printf("%d ", i);
		}
	}
	return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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