Leetcode - Count Primes

本文详细介绍了如何使用埃拉托斯特尼筛法来高效计算指定范围内质数的数量,并提供了一个C语言实现的示例,包括一些优化技巧以减少时间和空间复杂度。
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[url]https://en.wikipedia.org/wiki/Sieve_of_Eratosthenes[/url]
[url]https://leetcode.com/discuss/34622/my-c-solutions-in-44ms-time-nearly-o-n-and-space-nearly-o-n[/url]


public class Solution {
// https://en.wikipedia.org/wiki/Sieve_of_Eratosthenes
// https://leetcode.com/discuss/34622/my-c-solutions-in-44ms-time-nearly-o-n-and-space-nearly-o-n
public int countPrimes(int n) {
if (n < 3) return 0;
int sqrtN = (int)Math.sqrt(n); // trick 0: use sqrt
int counter = n / 2; //trick 1: all even num except 2 is not prime
boolean[] prime = new boolean[n];
for (int i = 1; i < n; i += 2)
prime[i] = true;
for (int i = 3; i <= sqrtN; i += 2) { // trick 2: skip even num
if (prime[i]) {
// mark multiples of i not prime
for (int j = i * i; j < n; j += i) { // trick 3: start from i*i
if (prime[j]) {
prime[j] = false;
counter--; // trick 4: avoid another loop
}
}
}
}
return counter;
}
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
LeetCode 中,“寻找宝藏”这一主题通常不是直接以字面意义出现的,而是通过一些与路径探索、地图遍历、机关触发等相关的题目来体现。以下是一些与“寻找宝藏”概念相关的题目及其解法思路: ### 3. 二维迷宫中寻找宝藏的路径问题 LeetCode 中有一些题目以迷宫、地图、路径搜索的形式出现,例如“迷宫”、“迷宫 II”、“迷宫 III”等。这些题目中,通常用字符 `'S'` 表示起点(入口),`'T'` 表示终点(宝藏位置),需要找到从起点到终点的最短路径或判断是否可达。这类问题通常使用广度优先搜索(BFS)或深度优先搜索(DFS)进行求解。 示例题目:LeetCode 505. The Maze II 解法要点:使用 BFS 遍历迷宫,记录每个点的最短路径长度,最终返回到达目标点的最短路径。 ### 130. 被机关保护的宝藏问题 类似于引用中提到的“宝藏被机关保护”的设定,LeetCode 中存在一些题目要求必须满足某些前置条件才能解锁目标。例如: - LeetCode 1293. Shortest Path in a Grid with Obstacles Elimination 在这个题目中,允许移除一定数量的障碍物(相当于触发机关),从而找到通往目标的路径。 解法要点:扩展的 BFS,状态包括坐标位置和剩余可移除障碍数[^3]。 ### 204. 计数质数(类比“筛选宝藏”) 虽然与字面意义的“宝藏”无关,但埃氏筛法(Sieve of Eratosthenes)的思路可以类比为“筛选出有价值的数(质数)”,在 LeetCode 中广泛用于优化计数问题。例如: - LeetCode 204. Count Primes 使用埃氏筛法高效筛选出小于 n 的所有质数,时间复杂度为 O(n log log n)[^5]。 ### 示例代码:埃氏筛法实现 ```java class Solution { public int countPrimes(int n) { int[] isPrime = new int[n]; int ans = 0; Arrays.fill(isPrime, 1); for (int i = 2; i < n; i++) { if (isPrime[i] == 1) { ans++; if ((long) i * i < n) { for (int j = i * i; j < n; j += i) { isPrime[j] = 0; } } } } return ans; } } ``` ###
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