《素数模板》

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
using namespace std;
const int maxn = 100;
int a[maxn];
void prime()
{
    for(int i = 2; i <= maxn; i += 2) a[i] = 0;//先挑出偶数
    for(int i = 3; i <= maxn; i += 2) a[i] = 1;//挑出奇数;
    a[1] = 0;
    a[2] = 1;
    for(int i = 3; i <= (int)sqrt(maxn); i++)//找奇数中的素数;
    {
        if(a[i])//找和i有倍数关系的奇数中的素数;如3 9 15 21 .......
        {
            int k = 2*i;
            int t = k + i;
            while(t<=maxn)
            {
                a[t] = 0;//将和i有倍数关系的奇数标记掉;
                t += i;
            }
        }
    }
}

int main()
{
    prime();
    for(int i = 1; i <= maxn; i++)
        if(a[i]) printf("%d ", i);
}

内容概要:本文详细介绍了如何利用Simulink进行自动代码生成,在STM32平台上实现带57次谐波抑制功能的霍尔场定向控制(FOC)。首先,文章讲解了所需的软件环境准备,包括MATLAB/Simulink及其硬件支持包的安装。接着,阐述了构建永磁同步电机(PMSM)霍尔FOC控制模型的具体步骤,涵盖电机模型、坐标变换模块(如Clark和Park变换)、PI调节器、SVPWM模块以及用于抑制特定谐波的陷波器的设计。随后,描述了硬件目标配置、代码生成过程中的注意事项,以及生成后的C代码结构。此外,还讨论了霍尔传感器的位置估算、谐波补偿器的实现细节、ADC配置技巧、PWM死区时间和换相逻辑的优化。最后,分享了一些实用的工程集成经验,并推荐了几篇有助于深入了解相关技术和优化控制效果的研究论文。 适合人群:从事电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望掌握基于Simulink的自动代码生成技术,以提高开发效率和控制精度的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要精确控制永磁同步电机的应用场合,特别是在面对高次谐波干扰导致的电流波形失真问题时。通过采用文中提供的解决方案,可以显著改善系统的稳定性和性能,降低噪声水平,提升用户体验。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论解释和技术指导,还包括了许多实践经验教训,如霍尔传感器处理、谐波抑制策略的选择、代码生成配置等方面的实际案例。这对于初学者来说是非常宝贵的参考资料。
<think>嗯,用户想了解质数筛的Java模板。首先,我得先确定他们需要的是哪种筛法。质数筛常见的有埃拉托斯特尼筛法和欧拉筛,也就是线性筛。可能用户需要的是这两种的其中一种,或者两者都介绍? 埃拉托斯特尼筛法比较基础,时间复杂度是O(n log log n),适合初学者。而欧拉筛是线性的O(n),效率更高,但实现稍微复杂一些。可能需要先解释这两种方法的原理,再给出代码模板。 接下来,用户可能希望得到可以直接使用的Java代码。所以我要确保代码正确,语法没有问题。比如埃筛中,用一个布尔数组标记非质数,然后从2开始筛掉倍数。需要注意的是,j应该从i*i开始,这样可以减少重复标记。不过有些实现可能还是从2*i开始,这时候可能需要解释为什么。 对于欧拉筛,关键在于每个合数只被最小的质因数筛掉,所以需要用当前质数去乘已有的质数,当遇到能整除时停止。这部分逻辑需要详细注释,否则读者可能会不明白。 另外,用户可能需要知道这两种筛法的适用场景。比如埃筛在n较大时可能内存占用高,而欧拉筛更高效,但代码复杂。所以需要比较两者的优缺点,帮助用户选择。 还要注意代码的格式,比如变量命名是否清晰,循环的范围是否正确。例如,埃筛的外层循环只需要到sqrt(n)就可以了,但通常实现中还是循环到n,因为内部的j会从i*i开始,超过n时就不会进入循环了。 然后,测试用例也是重要的,比如在main函数里调用筛法函数,输出结果是否正确。例如,当n=30时,应该输出所有质数到30为止。这能帮助用户验证代码的正确性。 用户可能还会有疑问,比如如何处理大数情况下的效率问题,或者内存限制。比如埃筛的空间复杂度是O(n),当n到1e8时可能需要考虑内存,而欧拉筛同样需要O(n)的空间,但时间更优。 还有可能遇到的问题,比如数组越界,或者在标记时的重复操作。比如埃筛中,当i是质数时,才需要标记其倍数,否则跳过。这点需要代码中的条件判断正确。 总结下来,我需要分步骤介绍两种筛法,给出代码模板,并解释关键部分,同时比较它们的优缺点,帮助用户理解如何选择和使用。</think>### 质数筛 Java 模板分步解析 质数筛法用于高效筛选范围内的质数,以下是两种常见筛法的实现模板及原理说明: --- #### 1. **埃拉托斯特尼筛法 (Eratosthenes)** **核心思想**:标记非质数,时间复杂度 O(n log log n) **适用场景**:数据规模中等(例如 n ≤ 1e7) ```java public class PrimeSieve { public static List<Integer> sieveOfEratosthenes(int n) { boolean[] isPrime = new boolean[n + 1]; Arrays.fill(isPrime, true); isPrime[0] = isPrime[1] = false; // 0和1不是质数 for (int i = 2; i * i <= n; i++) { if (isPrime[i]) { // 标记i的倍数为非质数 for (int j = i * i; j <= n; j += i) { isPrime[j] = false; } } } // 收集所有质数 List<Integer> primes = new ArrayList<>(); for (int i = 2; i <= n; i++) { if (isPrime[i]) { primes.add(i); } } return primes; } public static void main(String[] args) { int n = 30; List<Integer> primes = sieveOfEratosthenes(n); System.out.println("质数列表:" + primes); } } ``` **关键点说明**: - 外层循环只需遍历到 $\sqrt{n}$(优化点) - 内层循环从 $i^2$ 开始标记,避免重复操作(如当 $i=2$ 时,已标记过 $4,6,8$,后续无需重复) - 空间复杂度为 $O(n)$ --- #### 2. **欧拉筛(线性筛)** **核心思想**:每个合数只被最小质因数筛除,时间复杂度 O(n) **适用场景**:数据规模较大(例如 n ≤ 1e8) ```java public class EulerSieve { public static List<Integer> eulerSieve(int n) { boolean[] isPrime = new boolean[n + 1]; Arrays.fill(isPrime, true); List<Integer> primes = new ArrayList<>(); for (int i = 2; i <= n; i++) { if (isPrime[i]) { primes.add(i); // 记录质数 } // 用当前质数筛选合数 for (int j = 0; j < primes.size() && primes.get(j) * i <= n; j++) { isPrime[primes.get(j) * i] = false; if (i % primes.get(j) == 0) { break; // 保证每个数只被最小质因数筛除 } } } return primes; } public static void main(String[] args) { int n = 30; List<Integer> primes = eulerSieve(n); System.out.println("质数列表:" + primes); } } ``` **关键点说明**: - 使用 `primes` 列表动态存储已知质数 - 通过 `i % primes.get(j) == 0` 终止循环,确保每个合数只被标记一次 - 适用于需要多次查询质数的场景 --- #### 两种筛法的对比 | 特性 | 埃拉托斯特尼筛法 | 欧拉筛 | |--------------------|------------------------|--------------------| | **时间复杂度** | $O(n \log \log n)$ | $O(n)$ | | **空间复杂度** | $O(n)$ | $O(n)$ | | **优势** | 实现简单 | 效率更高 | | **适用场景** | 单次查询或中等规模数据 | 大规模数据或高频调用 | --- #### 使用建议 - 若需快速实现,优先选择 **埃拉托斯特尼筛法** - 若对性能要求高(如竞赛或大数据场景),使用 **欧拉筛**
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值