Leetcode1175. 质数排列

3 种 VLA 模型动作表示方案对比:RT-2 离散化 vs π0 流匹配 vs HybridVLA 混合架构 本文深入对比了三种VLA模型动作表示方案:RT-2离散化、π0流匹配和HybridVLA混合架构。分析了各自的技术原理、优势与局限性,并提供了应用场景选择指南,帮助研究者在具身智能领域做出更优的技术选型决策。 阅读详情

Every day a leetcode

题目来源:1175. 质数排列

解法:判断质数+阶乘

方案总数=质数的全排列数(阶乘)* 非质数的全排列数(阶乘)

代码:

#define MOD 1000000007

bool isprime(int x)
{
    if (x<=1) return false;
    for(int i=2;i<=sqrt(x);i++)
    {
        if(x%i==0) return false;
    }
    return true;
}

long factorial(int n)
{
    if (n<=1) return 1;
    else return n*factorial(n-1)%MOD;
}

int numPrimeArrangements(int n){
    int prime=0;
    for (int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(isprime(i)) prime++;
    }
    return factorial(prime)*factorial(n-prime)%MOD;
}
}

结果:
在这里插入图片描述

小疑问:1000000007 vs 1e9+7

若把

#define MOD 1000000007

修改为:

#define MOD 1e9+7

会报错。
在这里插入图片描述

请知道的大神在评论区指点。

解答

typeid 函数能给出一个变量的数据类型。

可以看出1e9+7是double,1000000007是int,问题就出在这个double身上,int就没问题。
在这里插入图片描述
注:编译器不同,直接打印typeid().name()的输出不同。

在这里插入图片描述
有的编译器打印的是数据类型首字母,有的则打印全。

CPD (Coherent Point Drift) 算法实现点云配准 C++版 作为和icp并列的点集配准算法cpd为什么没有icp火,等我把整个方案跑完才明白。 首先下载cpd https://github.com/gadomski/cpd 包含的fgt https://github.com/gadomski/fgt 下载到win10的解压后 运行cmake来进行编译 这个时候会提醒缺少eigen3 fgt python 这几个都安装排除后 在build文件夹下会生成vs2017的源码,右键全部生成后在 .\cpd-master\build\Debug 下会生成一个cpd.li 阅读详情

相关推荐

BitLocker加密盘解密实战:从隐藏分区到密钥恢复的全过程

本文深入探讨了BitLocker加密盘在密钥丢失或遗忘情况下的解密实战方法。文章系统性地介绍了从理解加密机制、制作取证镜像,到深度扫描隐藏分区、分析内存转储寻找密钥残留,最终利用恢复密钥解锁加密卷的全过程。重点剖析了非标准恢复路径,为数据恢复和数字取证工作提供了专业的技术框架和实战思路。

weixin_29268385的博客 338

leetcode 1175. 质数排列(C++)

请你帮忙给从1到n的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。 让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。 由于答案可能会很大,所以请你返回答案模 mod10^9 + 7之后的结果即可。 示例 1: 输入:n = 5 输出:12 解释:举个例子,[1...

qq_27060423的博客 714

FUMA实战:5分钟搞定GWAS数据中的Independent SNPs和Lead SNPs筛选

本文详细介绍了如何使用FUMA平台快速筛选GWAS数据中的Independent SNPs和Lead SNPs。通过解析核心概念、分步实战演示和结果解读,帮助研究人员在5分钟内从海量显著关联位点中提炼出独立且具代表性的遗传信号,为后续功能注释和基因定位奠定高效基础。

weixin_29201859的博客 425

矩阵快速幂(模板+构造)

矩阵快速幂(模板+构造) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define LL long long #define mod 1000000007 /* ( x x x x x )^n ( x x x x x ) (x x x x x) * ( x x x x x ...

Rshs 341

Rocky Linux 8.10下用cephadm快速搭建Ceph集群(附华为云镜像源配置)

本文详细介绍了在Rocky Linux 8.10操作系统上使用cephadm快速部署Ceph集群的实战指南,包括环境准备、系统配置、华为云镜像源优化、集群初始化及节点扩展等关键步骤。通过配置华为云镜像源,显著提升部署效率,适合企业级存储解决方案的需求。

weixin_30839881的博客 149

技术前沿:半导体前道检测和量测设备修复技术

半导体前道检测设备是目前除光刻机外,国产渗透率较低的环节之一,近年来我国初步实现国产突破。前道检测相对后道检测环节壁垒更高,国内多家涉及后道测试,涉及前道检测和中道检测相对较少。

VOMMA的博客 4545

Leetcode 1175. 质数排列

Leetcode 1175. 质数排列 题目 请你帮忙给从 1 到 n 的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。 让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。 由于答案可能会很大,所以请你返回答案 模 mod 10^9 + 7 之后的结果即可。 示例 1: 输入:n = 5 输出:12 解释:举个例子,[1,2,5,4,3] 是一个有效的排列,但 [5,2,3,4,1] 不是,因为

weixin_43891775的博客 372

Python使用netmiko配置华为交换机

1.netmiko就是专门为网络设备做的模块,非常强大。1.更适合网络设备的自动化运维模块。2、批量配置变更、备份。1.安装netmiko。2. 创建SSH连接。一、netmiko介绍。

博然的宝藏库 2798

1175. 质数排列(数学、分析)

1. 问题描述: 请你帮忙给从 1 到 n 的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。由于答案可能会很大,所以请你返回答案模 mod 10^9 + 7 之后的结果即可。 示例 1: 输入:n = 5 输出:12 解释:举个例子,[1,2,5,4,3] 是一个有效的排列,但 [5,2,3,4,1] 不是,因为在第二种情况里质数 5 被错误地放

二哈 1387

【四足机器人项目实战】四足机器人运动学、动力学模型

系列文章目录 提示:这里可以添加系列文章的所有文章的目录,目录需要自己手动添加 TODO:写完再整理 文章目录系列文章目录前言一、四足机器人实际模型的物理难点二、四足机器人运动学模型1.方法一:DH法建立运动学模型(1)运动学建模构型方法(2)运动学模型描述方法1、基于DH法四足机器人单腿运动学模型公式推导(0)DH法科普1)原理2)实现过程3)评价(1)四足机器人的建模规则、坐标系定义及实物参数确定1)标准Denavit-Hartenberg法建模规则2)单腿运动学模型坐标系定义示意图及简化模型3)

qq_35635374的博客 1万+

RK3588+YT9215快速拓展以太网口

YT9215支持7个端口的非阻塞数据传输,确保高效的数据流处理;在开发过程中,最重要的一点就是YT9215与RK3588的GMAC连接和配置部分,下面是gmac1对应dtsi文件的修改,包括注释掉rgmii_phy1对应的mdio1,以及gmac1对应的phy-handle部分,同时将gmac1修改成1000Mbps全双工模式。这就是最简单,最快速的RK3588拓展网口的方法了,如果需要用到交换芯片的其他功能,那就不可以直接使用原厂提供的bin,而是需要对YT9215进行另外的驱动开发。

带着耳朵取流浪的博客 2796

LeetCode 1175. Prime Arrangements(质数排列)解法

题目描述 中文:质数排列 英语:Prime Arrangements 解题思路 理解题意,是要求1到n的排列组合数,但并不是全排列,而是1到n中所有质数个数的阶乘和非质数个数的阶乘的乘积并对10^9 + 7即1000000007取模运算的结果。 以n=5为例,1到5中有2、3、5共3个质数,非质数则有1、4共2个,则结果为(3! * 2!) % 1000000007 = 12 代码如下 需要理解的...

xst_3300 770

脑肿瘤MRI图像分割实战:基于U-Net的深度学习完整指南

脑肿瘤是中枢神经系统最常见的疾病之一,全球每年有超过30万人被诊断为原发性脑肿瘤。在临床诊断和治疗过程中,磁共振成像(MRI)已成为评估脑肿瘤的标准影像学检查方法。然而,手动分割MRI图像中的肿瘤区域是一项耗时且依赖于专家经验的工作,不同医生之间可能存在显著差异。

YOLO 151

python-leetcode-1175. 质数排列

非质数必须放在 n−p 个非质数索引的位置,因此它们的排列方案为 (n-p)!我们使用 Python 计算这个结果,并利用快速阶乘计算和取模运算加速计算。质数必须放在 p 个特定的位置,因此它们的排列方案为 p!确保这些质数必须放在质数索引位置上,而其他非质数必须放在剩余的位置。这个代码首先使用埃氏筛法计算 n 以内的质数个数 p,然后计算。找出 1 到 n 之间的所有质数,并确定它们的个数 p。使用「埃氏筛法」找到 1 到 n 之间的所有质数。统计质数的个数 p,非质数的个数为 n−p。

Lucy_wzw的博客 523

Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版

Part-E1-SDIO-Specification-Ver4.00-Final-120220.pdf:最新的sdio 4.0 spec 协议标准 带书签 高清完整PDF版,包括SDIO 接口的外设,SDIO 接口官方协议等。

LeetCode力扣每日一题1175. 质数排列

请你帮忙给从 1 到 n 的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。由于答案可能会很大,所以请你返回答案 模 mod 10^9 + 7 之后的结果即可。示例 1: 示例 2: 提示: 思路 质数之间位置可以互换,非质数和非质数之间也可以互换 若质数有x个,则有x!种排列;非质数有y个,则有y!中排列;则共有x!*y!种排列 注意 每一步计算

92377 235

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

LeetCode 1175. 质数排列(python)

题目链接 题目描述: 请你帮忙给从 1 到 n 的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。 让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。 由于答案可能会很大,所以请你返回答案 模 mod 10^9 + 7 之后的结果即可。 示例 1: 输入:n = 5 输出:12 解释:举个例子...

weixin_44740082的博客 430

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

leetcode 算法题1175 (简单303) 质数排列

leetcode 算法题1175 (简单303) 质数排列 题目介绍 请你帮忙给从 1 到 n 的数设计排列方案, 使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上; 你需要返回可能的方案总数。 让我们一起来回顾一下「质数」: 质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。 由于答案可能会很大,所以请你返回答案 模 mod 10^9 ...

FYuu95100的博客 327

LeetCode 1175. 质数排列

文章目录1. 题目2. 解题 1. 题目 请你帮忙给从 1 到 n 的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。 让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。 由于答案可能会很大,所以请你返回答案 模 mod 10^9 + 7 之后的结果即可。 示例 1: 输入:n = 5 输出...

Michael是个半路程序员 1217

#力扣LeetCode1175. 质数排列 @FDDLC

题目描述: https://leetcode-cn.com/problems/prime-arrangements/ Java代码: class Solution { public int isPrime(int n){ //n>=3,且为奇数(不考虑偶数) for(int i=3,sqrt=(int)Math.sqrt(n);i<=sqrt;i+=2)if(n%i==0)return 0; return 1; } publi.

LiuXingchang的博客 316

1175.质数排列(JS)——leetCode

解释:举个例子,[1,2,5,4,3] 是一个有效的排列,但 [5,2,3,4,1] 不是,因为在第二种情况里质数 5 被错误地放在索引为 1 的位置上。请你帮忙给从 1 到 n 的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;链接:https://leetcode-cn.com/problems/prime-arrangements。让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。🟢 前端0到1【持续更新】→。

zhang1339435196的博客 588

LeetCode.1175-质数排列(Prime Arrangements)

这是小川的第413次更新,第446篇原创 看题和准备 今天介绍的是LeetCode算法题中Easy级别的第264题(顺位题号是1175)。返回1到n的排列数,以使质数处于质数索引(索引从1开始)。(请记住,当且仅当整数大于1,并且不能将其写为两个均小于它的正整数的乘积,它才是质数。)由于答案可能很大,因此请以10^9 + 7为模返回答案。 例如: 输入:n = 5 输出:12 说明:[1,2,5...

小川的博客 661

leetcode 1175. 质数排列

【题目】1175. 质数排列 请你帮忙给从 1 到 n 的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。 让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。 由于答案可能会很大,所以请你返回答案 模 mod 10^9 + 7 之后的结果即可。 示例 1: 输入:n = 5 输出:12 解释:举个例子,[1,2,5,4,3] 是一个有效的排列,但 [5,2,3,4,1] 不是,因为在第二种情况里质数 5

Sophia_fez的博客 639

LeetCode—— 1175 质数排列

问题描述 请你帮忙给从 1 到 n的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。 让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。 由于答案可能会很大,所以请你返回答案 模 mod10^9 + 7之后的结果即可。 示例 1: 输入:n = 5 输出:12 解释:举个例子,...

优快云的博客 413

1175.质数排列【力扣】

题意理解 将1-n中的质数按质数位置排序,求满足条件的排列总数,结果对10^9+7取模。 问题分析 方法不难,坑多。 坑1:10^9+7 不能直接写10e9+7,写成1000000007才对。 坑2:取模运算,结果保留为unsigned long long,每次对中间结果取模在运算即可。 坑3:计算判断质数方法,只需要遍历n/2的长度,同时包含n/2的值。 坑4:题意只说了质数的要求...

xiexie1357的专栏 548

LeetCode 1175. 质数排列(质数判断+组合数学)

本题总的方案数=「所有质数都放在质数索引上的方案数」×「所有合数都放在合数索引上的方案数」 本题总的方案数=「所有质数都放在质数索引上的方案数」\times \\ 「所有合数都放在合数索引上的方案数」 本题总的方案数=「所有质数都放在质数索引上的方案数」×「所有合数都放在合数索引上的方案数」「所有质数都放在质数索引上的方案数」:「所有合数都放在合数索引上的方案数」:...

xylitolz的博客 654

leetcode -1175 -质数排列 -java版

文章目录题目代码 题目 请你帮忙给从 1 到 n 的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。 让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。 由于答案可能会很大,所以请你返回答案 模 mod 10^9 + 7 之后的结果即可。 示例 1: 输入:n = 5 输出:12 解释:举个例子,[1,2,5,4,3] 是一个有效的排列,但 [5,2,3,4,1] 不是,因为在第二种情况里质数 5 被错

lingle1的博客 475
上一篇: Leetcode438. 找到字符串中所有字母异位词
下一篇: Leetcode1561. 你可以获得的最大硬币数目
UestcXiye
博客等级 码龄8年 9031粉丝 1306原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UestcXiye

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值