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本文通过两个C语言程序实现计算特定范围内素数的数量,并将这些素数存储到数组中以便进一步使用。首先介绍如何筛选出小于100000的所有素数并计算总数为11301个。接着展示如何将前12000个素数存储到数组b[]中,并按要求格式输出指定范围内的素数。

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先算一下多大的正整数范围内有超过10000个素数

#include<stdio.h>
#define MAX 120000
//calculate the number of positive prime numbers smaller than 100000
int main()
{
    int a[MAX]={0};
    int i,j,count=0;
    for(i=2;i<MAX;i++)
    {
        for(j=2*i;j<MAX;j+=i)
        {   
            a[j]=1;
        }
    }
    for(i=2;i<MAX;i++)
        if(!a[i])
            count++;
    printf("%d\n",count);
    return 0;
}

有11301个
再做题
把素数存入数组b[], b[i]是第i-1个素数

#include<stdio.h>
#define MAX 120000

int main()
{
    int a[MAX]={0};
    int b[12000]={0};
    int i,j,count=0;
    int M,N;
    for(i=2;i<MAX;i++)
    {
        for(j=2*i;j<MAX;j+=i)
        {   
            a[j]=1;
        }
    }
    for(i=2;i<MAX;i++)
        if(!a[i])
        {
            b[count++]=i;
        }
    scanf("%d%d",&M,&N);
    count=0;
    for(i=M-1;i<N;i++)
    {
        count++;
        printf("%d",b[i]);
        if(count%10==0||i==N-1)
            printf("\n");
        else 
            printf(" ");
    }
    return 0;
}
内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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