【POJ3006】Dirichlet's Theorem on Arithmetic Progressions(素数筛法)

简单的暴力筛法就可。

 1 #include <iostream>
 2 #include <cstring>
 3 #include <cmath>
 4 #include <cctype>
 5 #include <cstdio>
 6 #include <cmath>
 7 #include <algorithm>
 8 #include <numeric>
 9 using namespace std;
10 
11 const int N = 1000005, M = 500005;
12 bool is[N]; int prm[M];
13 int getprm (int n) {
14     int i, j, k = 0;
15     int s, e = (int)(sqrt (0.0 + n) + 1);
16     memset (is, 1, sizeof(is));
17     prm[k ++] = 2; is[0] = is[1] = 0;
18     for (i = 4; i < n; i += 2) is[i] = 0;
19     for (i = 3; i < e; i += 2) {
20         if (is[i]) {
21             prm[k ++] = i;
22             for (s = i * 2, j = i * i; j < n; j += s) {
23                 is[j] = 0;
24             }
25         }
26     }
27     for (; i < n; i += 2) {
28         if (is[i]) prm[k ++] = i;
29     }
30     return k;
31 }
32 
33 int main () {
34     ios :: sync_with_stdio(false);
35     //freopen("out.txt", "w", stdout);
36     getprm(1000000);
37     /*for (int i = 0 ; i < 78499; ++ i) {
38         cout << i  << " : " << prm[i] << endl;
39     }*/
40     long long a, d, n;
41     long long cnt = 0, cur = 0;
42     while (cin >> a >> d >> n) {
43         if (a == 0 && d == 0 && n == 0) break;
44         cnt = 0 ;
45         while (1) {
46             if (binary_search(prm, prm + 78499, a)) {
47                 cnt ++;
48                 if (cnt == n) break;
49             }
50             a += d;
51             //cout << "step: " << cnt << " " << a << endl;
52         }
53         cout << a << endl;
54     }
55     return 0;
56 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Destiny-Gem/p/3983120.html

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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