【JZOJ5458】质数【数论,数学】

本文介绍了一种高效的算法,用于筛选出指定范围内的质数和两个质数的乘积。通过线性筛法预处理最大为10^7的所有质数及其最小质因数,实现了快速查询区间内符合条件的数的个数。算法复杂度为O(R),适用于大量查询场景。

题目大意:

题目链接:https://jzoj.net/senior/#main/show/5458
题目图片:
http://wx4.sinaimg.cn/mw690/0060lm7Tly1fweob4u4hmj30j50ba0t1.jpg
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L L L R R R中是质数或是两个质数之积的数的个数。


思路:

首先,观察最大数据:
L ≤ R ≤ 1 0 7 , Q ≤ 1 0 5 L\leq R\leq 10^7,Q\leq 10^5 LR107,Q105
那么肯定是要离线做的。
肯定是要先筛质数,那么就用线性筛,不仅得到 1 1 1 R R R之间的质数,还得到了每个数的最小质因数
那么对于一个数 x x x

  • 如果它是质数,那么就很明显 a n s + + ans++ ans++

  • 如果它不是质数:

    • 我们知道了这个数的最小质因数 v [ x ] v[x] v[x],那么如果它符合题目的要求就必然有 x = p r i m e [ i ] × p r i m e [ j ] x=prime[i]\times prime[j] x=prime[i]×prime[j]。我们又知道 v [ x ] ∣ x v[x]|x v[x]x且是质数,所以说,如果要符合题意,就有 x = v [ x ] × p r i m e [ j ] x=v[x]\times prime[j] x=v[x]×prime[j],即 p r i m e [ j ] = x ÷ v [ x ] prime[j]=x\div v[x] prime[j]=x÷v[x]。所以说,如果 x ÷ v [ x ] x\div v[x] x÷v[x]是质数,那么就 a n s + + ans++ ans++
    • 否则不合法。

那么我们可以求出前缀和 s s s s [ i ] s[i] s[i]表示 1 1 1 R R R中间有多少符合要求的数。然后 O ( 1 ) O(1) O(1)回答即可。
时间复杂度: O ( 1 0 7 ) O(10^7) O(107)(固定值,其实是 O ( R ) O(R) O(R)


代码:

#include <cstdio>
#include <cstring>
#define N 10000100
#define MAXN 10000000
#define ll long long
using namespace std;

int sum,v[N],prime[N],s[N],l,r,n;
bool isp[N];

int f;
char c;

int read()  //输入流
{
	c=getchar();
	f=0;
	while (c<'0'||c>'9') c=getchar();
	while (c>='0'&&c<='9') 
	{
		f=f*10+(c-'0');
		c=getchar();
	}
	return f;
}

int write(int x)  //输出流
{
	if (x>9) write(x/10);
	putchar(x%10+48);
}

void find()
{
	for (int i=2;i<=MAXN;i++)  //线性筛
	{
		if (!v[i])
		{
			v[i]=i;
			prime[++sum]=i;
			isp[i]=1;
		}
		for (int j=1;j<=sum;j++)
		{
			if (prime[j]>MAXN/i) break;
			if (prime[j]>v[i]) break;
			v[i*prime[j]]=prime[j];
		}
	}
	for (int i=2;i<=MAXN;i++)
	 if (isp[i]||isp[i/v[i]])  //符合要求
	  s[i]=s[i-1]+1;
	 else s[i]=s[i-1];
}

int main()
{
	find();
	n=read();
	while (n--)
	{
		l=read();
		r=read();
		write(s[r]-s[l-1]);
		putchar(10);
	}
	return 0;
}
考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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