10:素数对( 1.12编程基础之函数与过程抽象)

该编程问题要求找出所有不超过10000的素数对,即两个相差2的素数。示例输入100,输出包括3和5、5和7等多对素数对。

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10:素数对

总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB
描述
两个相差为2的素数称为素数对,如5和7,17和19等,本题目要求找出所有两个数均不大于n的素数对。

输入
一个正整数n。1 <= n <= 10000。
输出
所有小于等于n的素数对。每对素数对输出一行,中间用单个空格隔开。若没有找到任何素数对,输出empty。
样例输入
100
样例输出
3 5
5 7
11 13
17 19
29 31
41 43
59 61
71 73

#include<iostream>
using namespace std;
//http://noi.openjudge.cn/ch0112/10/
//埃氏筛法,挑战程序设计P119 
const int N=11000;
int n,flag=0;
bool is_prime[N];
int main(){
    cin>>n;
    for(int i=2;i<=n;i++)is_prime[i]=true;
    is_prime[0]=false;is_prime[1]=false;
    for(int i=2;i<=n;i++){
        if(is_prime[i]){
            for(int j=2*i;j<=n;j=j+i){
                is_prime[j]=false;
            }
            if(is_prime[i-2]){
                flag=1;
                cout<<i-2<<" "<<i<<endl;
            }
        }
    }
    if(flag==0)cout<<"empty"<<endl;
}
### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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