204 Count Primes

本文介绍了一种优化的算法——厄拉多塞筛法,用于高效地计算小于指定数值的所有素数。通过避免重复计算,该方法显著提高了素数查找的速度。

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题目链接:https://leetcode.com/problems/count-primes/

题目:

Description:

Count the number of prime numbers less than a non-negative number, n.

Credits:
Special thanks to @mithmatt for adding this problem and creating all test cases.

Hint:

Let's start with a isPrime function. To determine if a number is prime, we need to check if it is not divisible by any number less than n. The runtime complexity of isPrime function would be O(n) and hence counting the total prime numbers up to n would be O(n2). Could we do better?

解题思路:
厄拉多塞筛法
每找到一个素数,就将其倍数抹去。最终留下的都是素数。
参考链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Sieve_of_Eratosthenes
在代码中,先创建一个长度为 n 的数组(数组为布尔类型),将数组元素全部赋值为 true。从下标为2开始遍历数组,若元素值为 true,count 加一,并将数组下标为其下标倍数的元素赋值为 false;若元素为 false,就跳出本次循环。

注意:
用 ArrayList 来存储,会超时!

public class Solution {
    public int countPrimes(int n) {
        int count = 0;
        boolean[] buf = new boolean[n];
        for(int i = 0; i < n; i ++)
            buf[i] = true;
        for(int i = 2; i < n; i ++) {
            if(buf[i] == false)
                continue;
            for(int j = i + i; j < n; j = j + i)
                buf[j] = false;
            count ++;
        }
        return count;
    }
}
20 / 20 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 288 ms
基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
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