sicily 1002. Anti-prime Sequences

本文介绍了一种使用素数筛选法结合深度优先搜索(DFS)算法来寻找特定长度下的一组整数序列,使得任意连续子序列的和都不是质数的方法。该问题类似于经典的八皇后问题,采用回溯法解决。
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*sicily 1002. Anti-prime Sequences
*解题思路:先用素数筛选法选出素数。在用DFS 进行回溯查找,从第一个开始放,符合则继续放下一个,否则返回;
*直到所有数放完为止,放完返回true,否则返回false;
* 此题和八皇后问题的原理是一样的。
*******************************************/
#include <iostream>
using namespace std;


int prime[20000]; //筛选法求得的素数
int visit[2000]; //如果访问了这个数则置为1,否则置0
int array[2000]; //存放最后输出的顺序
int first, second, len;


//筛选法求素数
bool is_prime(int s)
{
prime[2] = 1;

for (int i = 3; i <= s; i++)
{
int j;
for (j = 2; j * j <= i; j++)
{
if (i%j == 0) {
prime[i] = 0;
break;
}
}
if (j*j > i)
prime[i] = 1;
}
return true;

}


// 判断当前已经放好的数字是否符合要求,count 代表已经放好了几个数
//value 表示当前还没有放的数字,通过is_suit来判断它能否放;
bool is_suit(int count, int value)
{
if (count < 1)
return true;
int index = 0;


//当count - len + 1 >= 0时,只要判断从count-1到count - len + 1的和是否为素数就好了
if (count - len + 1 >= 0)
index = count - len + 1;
int sum = value;


for (int i = count - 1; i >= index; i--)
{
sum += array[i];
if (prime[sum])
return false;
}
return true;
}


//深搜查找
bool DFS(int count)
{
//所有数字已经放完,返回true
if (count == second - first + 1)
return true;


//从第一个开始放,直到最后一个数
for (int i = first; i <= second; i++)
{
if (!visit[i] && is_suit(count, i))
{
visit[i] = 1;
array[count] = i;
if (DFS(count + 1))
return true;
visit[i] = 0;
}
}
return false;
}


int main()
{
is_prime(10000);

while (cin >> first >> second >> len)
{
if (first == 0 && second == 0 && len == 0)
break;
else
{
for (int i = first; i <= second; i++)
visit[i] = 0;
if (DFS(0)) {
for (int i = 0; i < second - first; i++)
cout << array[i] << ",";
cout << array[second - first] << endl;
} else {
cout << "No anti-prime sequence exists." << endl;
}
}

}

system("pause");
return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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