埃拉托斯特尼筛法

最新推荐文章于 2025-12-28 17:51:54 发布
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#算法 #数据结构

博客围绕算法和数据结构展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于信息技术领域中这两个重要方面，算法用于解决问题，数据结构则是数据存储和组织方式，二者对程序设计至关重要。

图解Sieve of Eratosthenes（埃拉托斯特尼筛法）算法求解素数个数
喻师傅的学习笔记
06-20 3821
图解埃氏筛算法
【算法/数论】埃拉托斯特尼筛法时间复杂度的证明
qaqwqaqwq的博客
03-29 5885
文章目录一、埃拉托斯特尼筛法简介二、黎曼ζ\zetaζ函数与欧拉乘积公式三、问题求解 一、埃拉托斯特尼筛法简介 埃拉托斯特尼筛法（Sieve of Eratosthenes）是一种能快速求出1∼n1\sim n1∼n内所有质数的方法。埃拉托斯特尼就是用很聪明的方法测出地球周长的那个希腊人。算法的过程是：枚举1∼n1\sim n1∼n中的每个数iii，如果它没有被前面的数标记过，则iii为质数，此时标记它的2,3,4⋯2,3,4\cdots2,3,4⋯倍为合数。C++代码如下： bool isprime[MA
204.计数质数（埃拉托斯特尼筛法）
2301_81193552的博客
03-15 1091
是一种高效的质数筛选算法。通过标记质数的倍数，逐步排除非质数。时间复杂度为。
埃拉托斯特尼筛法求素数
m0_62999250的博客
04-07 601
埃拉托斯特尼筛法求素数
C语言实现埃拉托斯特尼筛法
P_Bloomberg的博客
10-17 6067
文章目录介绍原理步骤算法代码 介绍 ​ 埃拉托斯特尼筛法，简称埃氏筛，也称素数筛。这是一种简单且历史悠久的筛法，用来找出一定范围内所有的素数。 ​ 所使用的原理是从2开始，将每个素数的各个倍数，标记成合数。一个素数的各个倍数，是一个差为此素数本身的等差数列。此为这个筛法和试除法不同的关键之处，后者是以素数来测试每个待测数能否被整除。 原理 给出要筛数值的范围n，找出√n以内的素数。先用2去筛，即把2留下，把2的倍数剔除掉；再用下一个素数，也就是3筛，把3留下，把3的倍数剔除掉；接下去用下一个素数5筛，把
埃拉托斯特尼筛法查找质数
ice55的博客
09-14 564
本博客介绍了如何使用埃拉托斯特尼筛法在给定范围内快速找出所有质数，重点讲解了在未初始化数据段声明数组并使用STOSB指令填充数组为零，通过逐步标记非质数的方式，最终找出2到65000之间的所有质数。
埃拉托斯特尼筛法（埃氏筛法）
RVETHR的博客
11-07 920
埃拉托斯特尼筛法（埃氏筛法）的思路、算法和程序
欧拉筛法和埃拉托斯特尼筛法的优缺点
bz02_2023f2的博客
07-08 469
欧拉筛法和埃拉托斯特尼筛法都是用于筛选质数的有效算法，但它们在效率、实现复杂度和应用场景上各有优缺点。
埃拉托斯特尼筛法求质数
weixin_51564239的博客
03-25 554
该方法主要的思想就是除去不大于根号n的素数的倍数，剩下的就是素数，素数的倍数肯定就不会是素数了嘛。 首先排列出从2到n所有的数： 取n为13时：2，3,4，5,6，7,8，9，10,11,12,13。 首先第一个素数是2，那么就可以排除掉所有2的倍数 序列变成了：2,3，5,7，9,11,13 因为2小于根号n（在这里就是根号13）所以遍历继续 第二个素数是3，那么就可以排除掉所有3的倍数 序列变成了：2,3，5,7，11,13 3小于根号n，遍历继续 第三个素数是5，那么就可以排除掉所有5的倍数 序列变成
精选资源
基于MPI实现埃拉托斯特尼筛法及性能优化实验报告.docx
05-29
### 基于MPI实现埃拉托斯特尼筛法及性能优化的知识点 #### 实验背景与原理 **埃拉托斯特尼筛法**是一种古老的算法，用于找出一定范围内所有的素数。该算法的核心思想是从2开始，把2的所有倍数标记为合数，接着找到...
精选资源
基于MPI实现埃拉托斯特尼筛法及性能优化【100012030】
04-25
埃拉托斯特尼是一位古希腊数学家，他在寻找整数Ｎ以内的素数时，采用了一种与众不同的方法：先将2-N的各数写在纸上： 在2的上面画一个圆圈，然后划去2的其他倍数；第一个既未画圈又没有被划去的数是3，将它画圈，再...
埃拉托斯特尼筛法（找质数）.cpp
04-11
埃拉托斯特尼筛法是一种古老的算法，由古希腊数学家埃拉托斯特尼提出，用于找出一定范围内所有的质数。这种方法的原理是通过逐个剔除合数，筛选出质数，其过程类似用筛子筛选谷物，故而得名“筛法”。基本思路是从2...
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
core815的专栏
12-26 966
PageRank 算法：互联网的“人气投票”
hot100-51搜索二维矩阵
youngee11的博客
12-25 303
对于任意一维索引mid，转换为二维坐标，行号：row=mid/n，列号：col=mid%n。2、这个题目的特性是，每行的第一个元素 > 上一行的最后一个怨怒是，说明所有行是严格递增拼接的，使用上面的解法时间复杂度是O(m+n)，如果使用二分查找时间复杂度是O(log(mn))。m×n的矩阵，每行中的整数从左到右递增排列，每行第一个整数大于前一行的最后一个整数。给定矩阵和target，如果target在矩阵中，返回true，否则返回false。// 取余 → 得到“在该行中的偏移”→ 向下走（排除这一行）；
TDCA 算法在 SSVEP-BCI 中的时间戳技术要求与工程实现
m0_63827302的博客
12-26 626
在基于稳态视觉诱发电位（Steady-State Visual Evoked Potential, SSVEP）的脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）系统中，任务驱动成分分析（Task-Driven Component Analysis, TDCA）作为核心的有监督时空特征学习算法，其性能高度依赖于脑电信号（Electroencephalogram, EEG）与视觉刺激事件的时序一致性 —— 而时间戳正是保障这一一致性的关键技术支撑。
【AI称重算法落地指南】实施步骤、多算法方案与避坑手册
昔时扬尘处
12-27 56
AI称重算法的落地核心是“硬件精准采样+数据高质量标注+轻量化模型适配”，结合STM32G4的算力优势与NanoEdge AI Studio的低代码开发能力，可快速实现100克级精度的称重方案。在算法选型上，静态场景优先DNN（资源占用低、精度高），动态/噪声场景优先CNN（抗干扰强），时序依赖场景优先RNN（快速响应）。实际应用中需重点解决数据分布、噪声干扰、硬件适配三大核心问题，通过样本扩充、软硬件协同优化、现场自学习等手段，确保方案的可靠性与量产适配性。
【计算几何 化环为链】P14165 [ICPC 2022 Nanjing R] 清空水箱|普及+
最新发布
闻缺陷则喜何志丹
12-28 941
本文研究了ICPC 2022南京站竞赛题目"清空水箱"的解法。该问题要求在多边形水箱上安装最少数量的出水阀门，使得打开所有阀门后水箱中的水能完全流出。通过计算几何分析，发现只需在满足特定条件的顶点处安装阀门即可。关键点在于：1) 处理相邻顶点共线的情况；2) 使用化环为链的方法简化多边形处理；3) 通过叉积判断顶点是否需要阀门。最终解法时间复杂度为O(n)，适用于顶点数n≤2000的情况。样例测试验证了算法的正确性，如样例1需2个阀门，样例2仅需1个。
Q-learning 算法 —— 无模型（model-free）强化学习
一杯水果茶！足矣~
12-25 1520
从已知模型到 Model-free 的强化学习转变：Q-Learning 算法，通过详细示例来讲解，理解 Q-table 的更新和贪婪策略
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