HDU - 2012 素数打表

本文介绍了一种快速判断素数并计算指定范围内素数个数的方法,通过预先生成素数表和素数个数求和表,有效避免了在大规模数据输入下普通素数判断方法的超时问题。

注意题目给定时间限制:1000ms

而且数据的输入规模为多组输入(很庞大)

因此使用普通的素数判断的方法做题妥妥的超时,所以我们使用打表的方法。

 

以下给出本题代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <ctime>

using namespace std;

const int maxn = 3005;

bool prime[maxn];
int num[90];  //n=index-39

int caculate(int n)   //公式写成函数形式方便书写
{
    return n*n+n+41;
}

void get_prime()     //素数打表
{
    memset(prime, true, sizeof(prime));
    prime[0] = false;
    prime[1] = false;
    for (int i = 2; i <= 1300; i++) {
        for (int j = 2; i*j < 2600; j++) {
            prime[i*j] = false;
        }
    }
}

void get_num()      //素数个数求和表
{
    memset(num, 0, sizeof(num));
    if (prime[caculate(-39)] == true) num[0] = 1;
    for (int i = 1; i < 90; i++) {
        if (prime[caculate(i-39)] == true) num[i] = num[i-1] + 1;
        else num[i] = num[i-1];
    }
}

int main()
{
    ios::sync_with_stdio(false);     //加快输入速度
    int x, y;

    get_prime();
    get_num();

    while (cin >> x >> y) {
        if (!x && !y) break;
        int prime_num = prime[caculate(x)]==true ? num[y+39]-num[x+39]+1 : num[y+39]-num[x+39];  //判断

        if (y-x+1 == prime_num) cout << "OK" << endl;
        else cout << "Sorry" << endl;
    }

    return 0;
}

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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