nyoj-26孪生素数问题

本文介绍了一个使用C++编写的程序,该程序能够找出指定范围内所有的孪生素数对。孪生素数是指两个素数之间的差为1或2的情况。通过预先计算素数并存储在数组中,该程序能高效地解决这一数学问题。

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孪生素数问题

时间限制:3000 ms | 内存限制:65535 KB

难度:3

描述 写一个程序,找出给出素数范围内的所有孪生素数的组数。一般来说,孪生素数就是指两个素数距离为2,近的不能再近的相邻素数。有些童鞋一看到题就开始写程序,不仔细看题,咱们为了遏制一下读题不认真仔细的童鞋,规定,两个素数相邻为1的也成为孪生素数。
输入第一行给出N(0

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
int a[1000001];
int main()
{
    int k=0;
    memset(a,0,sizeof(a));
    for(int i=2;i<1000010;i++)
    if(a[i]==0)
    for(int j=i*2;j<1000010;j+=i) a[j]=1;
    for(int i=2;i<1000010;i++) if(a[i]==0) a[k++]=i;
    int n,x;
    cin>>n;
    while(n--)
    {
        cin>>x;
        if(x<=2) 
        {
            cout<<"0"<<endl;
            continue;
        }
        int count=0;
        for(int i=1;i<k;i++)
        {
            if(a[i]>x) break;
            if(a[i]==a[i-1]+2||a[i]==a[i-1]+1) count++;
        }  
        cout<<count<<endl;
    }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重和阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性和训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模和预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络和优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家和研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数和训练时间;③ 提高模型的稳定性和泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例和注释,便于理解和二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展和维护。此外,项目还提供了多种评价指标和可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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