用generator打印前n个素数与这n个素数的和sum,使得sum是大于10000的最小的数

1、用generator

2、for i in range(start,end,jump)中jump不能为float类型。如何解决这个问题

3、用generator打印前n个素数与这n个素数的和sum,使得sum是大于10000的最小的数

import decimal
def is_prime(number):
    for i in range(2,int(number/2)+1):
        if number%i ==0 :
            return False
    return True
# this is the way to ###for i in range(i) where i can be float type###
def frange(start, end, jump):
    while(start<end):
        yield start
        start+=jump

for i in list(frange(0,10,decimal.Decimal("0.1"))):
    print(i)

def get_primes(nums):
    while True:
        if is_prime(nums):
            yield nums
        nums+=1

def solve_number_10():
    total = 2
    for next_prime in get_primes(3):
        if total<10000:
            total += next_prime
            print(next_prime)
        else:
            print(total)
            return
print(solve_number_10())
使用decimal为了避免出现9.90000000001的情况
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CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,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避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;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求解;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代码示例进行实践运行,重点关注目标函设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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