2021-05-06

#PAT练习完美通过打卡13

##1013 数素数 (20 分)

令 P​i​​ 表示第 i 个素数。现任给两个正整数 M≤N≤10​4​​,请输出 P​M​​ 到 P​N​​ 的所有素数。

输入格式:
输入在一行中给出 M 和 N,其间以空格分隔。

输出格式:
输出从 P​M​​ 到 P​N​​ 的所有素数,每 10 个数字占 1 行,其间以空格分隔,但行末不得有多余空格。

输入样例:
5 27
输出样例:
11 13 17 19 23 29 31 37 41 43
47 53 59 61 67 71 73 79 83 89
##题解

###题目分析

在做完前面一道素数对猜想后其实感觉很容易,但是在测试点四卡了很久,这是因为方法不当导致。对于这种数据量较大的题目不应该采取直接将所有的素数直接存储在一个数组中,像我的代码中不看M,N是多少直接尽量把所有范围内的素数存储,就很容易导致答案错误或段错误,或者直接定位104730。

###难点

其实没有什么关键的,在查大佬的题解发现代码还是能更加精简。

##代码

#include <stdio.h>
#include<math.h>
#define Max 10000
int main()
{
int a[Max]={},M,N,i,j,count=2,b=0;
scanf("%d %d",&M,&N);
a[1]=2;
for(i=3;i<104730;i++)
{
int flag=1;
for(j=2;j<=sqrt(i);j++)
{
if(i%j0)
{
flag=0;
break;
}
}
if(flag
1)
{
a[count]=i;
count+=1;
}
}
for(int i=M ;i<=N;i++)
{
if((i-M+1)%10==0)
printf("%d\n",a[i]);
else if(i<N)
printf("%d “,a[i]);
else
printf(”%d",a[i]);
}
return 0;
}

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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