线性筛实践

线性筛(欧拉筛)

使用范围:得到[2…N]之间所以素数

    说实话埃氏筛已经足够优秀,能基本做到o(n),但欧式筛才是真正的线性筛且能在筛出质数的同时运算欧拉函数和莫比乌斯函数这两个积性函数的运算,实用于处理数论问题。

欧拉筛拆解分析

(一)初始化

int n,pn=0;//
int num[maxl], prim[maxl],phi[maxl],mob[maxl];

其中

  1. num[x]值域为[-1,0],表示数x是否为素数(-1)
  2. prim[x]记录筛出的第x+1项素数
  3. phi[x],mob[x]分别记录欧拉函数和莫比乌斯函数的值

(二)第一重循环

for (int i = 2; i < n; ++i) 

    i有双重含义,既表示当前指向的应该拿去判断是否为素数的数有点拗口,又表示筛数的乘子(后文会解释)

(三)判别素数

if (num[i]) {
	prim[pn++] = i;
	phi[i] = i - 1;
	mob[i] = -1;
}

    只要num[i]是-1就代表没被筛除是素数,这里同时写了欧拉函数和莫比乌斯函数的值。

(四)第二重循环

for (int j = 0; j < pn && i * prim[j] < n; ++j) 

    将之前筛出的素数的i倍筛除美滋滋

(五)具体筛除操作,很关键

if (i % prim[j] == 0) {
	num[i * prim[j]] = 0;
	//mob[i * prim[j]] = 0;//莫比乌斯函数
	//phi[i * prim[j]] = phi[i] * prim[j];//欧拉函数
	break;
	}
num[i * prim[j]] = 0;
//mob[i * prim[j]] = -mob[i];
//phi[i * prim[j]] = phi[i] * (prim[j] - 1);

    为什么要i%prim[j]==0就break呢,因为如果i已经包含了prim[j]这个素因子,那么用筛去i*prim[k] (k>j) 就没必要了,因为可以用i增大后乘以prim[j] 来代替,这步操作真正做到了线性,即每个数只筛一次。

到这里线性筛就讲解完了,下面附上运用线性筛和欧拉函数性质的[SDOI2008]仪仗队题解

#include<iostream>
#include<string.h>
#define maxl 40000
using namespace std;

void Prime(int*num,int*prim,int*phi,int*mob,int n,int&pn) {
	pn = 0;
	memset(num,-1,sizeof(num));
	for (int i = 2; i < n; ++i) {
		if (num[i]) {
			prim[pn++] = i;
			phi[i] = i - 1;
			mob[i] = -1;
		}
		for (int j = 0; j < pn && i * prim[j] < n; ++j) {
			if (i % prim[j] == 0) {
				num[i * prim[j]] = 0;
				mob[i * prim[j]] = 0;
				phi[i * prim[j]] = phi[i] * prim[j];
				break;
			}
			num[i * prim[j]] = 0;
			mob[i * prim[j]] = -mob[i];
			phi[i * prim[j]] = phi[i] * (prim[j] - 1);
		}
	}

}


int main() {
	int n,pn,result = 0;
	int num[maxl], prim[maxl],phi[maxl],mob[maxl];
	cin >> n;
	Prime(num, prim, phi, mob, n, pn);
	for (int i = 2; i < n; ++i)
		result = phi[i] + result;
	cout << (result * 2 + 3);
}

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
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