素数对-2017腾讯校招(水题,为了给自己留个素数板。。。。)

本文介绍了一种算法,用于找出所有质数对,这些质数对的和等于给定的正整数。输入值范围限定在3到1000之间。文中提供了一个具体的示例,展示了当输入为10时,程序如何找到并输出所有符合条件的质数对。
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 算法知识视频讲解

题目描述

给定一个正整数,编写程序计算有多少对质数的和等于输入的这个正整数,并输出结果。输入值小于1000。
如,输入为10, 程序应该输出结果为2。(共有两对质数的和为10,分别为(5,5),(3,7))

输入描述:

输入包括一个整数n,(3 ≤ n < 1000)

输出描述:

输出对数
示例1

输入

10

输出

2
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int maxn = 1111;
int isPrime[maxn], prime[maxn], num = 0;
void getPrime(int n){
	for(int i = 1; i <= n; ++i){
		isPrime[i] = 1;
	}
	isPrime[0] = isPrime[1] = 0;
	for(int i = 2; i <= n; ++i){
		if(isPrime[i] == 1){
			prime[++num] = i;
		}
		for(int j = 1; j <= num && prime[j] * prime[j] <= n; ++j){
			isPrime[i * prime[j]] = 0;
			if(i % prime[j] == 0){
				break;
			}
		}
	}
}
int main(){
	int n;
	cin >> n;
	getPrime(n);
	int ans = 0;
	for(int i = 1; i <= num && prime[i] + prime[i] <= n; ++i){
		if(isPrime[prime[i]] && isPrime[n - prime[i]]){
			ans++;
		}
	}
	cout << ans << endl;
}


内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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