Bi-shoe and Phi-shoe

本文介绍了一种使用欧拉筛算法快速求解素数的方法,并通过C++代码实现了该算法。通过对每个数找到一个欧拉值大于等于自身的素数进行标记,实现了高效的素数筛选过程。
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欧拉筛素数,然后做一个标记,对每次输入就可以直接对应下标查找加加了。

每个i找一个数的欧拉值大于等于i,这个数一定是位于i的右半轴的离他最近的那个素数。

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn=1e6+1000;
int a[maxn],v[maxn],p[100000];
ll ans;
void init()
{
    int tot=0;
    memset(v,0,sizeof(v));
    for(int i=2;i<maxn;i++)
    {
        if(!v[i])
            p[tot++]=i;
        for(int j=0;j<tot&&i*p[j]<maxn;j++)
        {
            v[i*p[j]]=1;
            if(i%p[j]==0)
                break;
        }
    }
    tot=0;
    for(int i=1;i<maxn-100;i++)
    {
        if(i<p[tot])
            a[i]=p[tot];
        else
        {
            a[i]=p[++tot];
        }
    }

}
int main()
{
    init();
    int n,k;
    cin>>n;
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>k;
        ans+=a[k];
    }
    cout<<ans;
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
代码中计算出来的角度是以笛卡尔平面直角坐标系为基础,并且以水平向右为 0 度,逆时针旋转为角度增加的方向。下面详细解释不同条件分支下角度的计算基准: - `if row>=r1 and col<=c1: angle = 90 - abs(phi);`:当 `row` 大于等于 `r1` 且 `col` 小于等于 `c1` 时,这个区域位于坐标系的第四象限。角度从垂直向上(90 度)开始,根据 `phi` 的绝对值进行调整。这里 `phi` 可能是一个相对角度,`90 - abs(phi)` 意味着从 90 度开始顺时针旋转 `abs(phi)` 度。 - `elif row>=r1 and col> c1: angle = 270 + abs(phi);`:当 `row` 大于等于 `r1` 且 `col` 大于 `c1` 时,该区域处于坐标系的第一象限。角度从 270 度开始,加上 `phi` 的绝对值,也就是从 270 度开始逆时针旋转 `abs(phi)` 度。 - `elif row< r1 and col<=c1: angle = 90 + abs(phi);`:当 `row` 小于 `r1` 且 `col` 小于等于 `c1` 时,此区域在坐标系的第三象限。角度从 90 度开始,加上 `phi` 的绝对值,即从 90 度开始逆时针旋转 `abs(phi)` 度。 - `else: angle = 270 - abs(phi);`:当不满足上述三个条件时,也就是 `row` 小于 `r1` 且 `col` 大于 `c1`,该区域处于坐标系的第二象限。角度从 270 度开始,减去 `phi` 的绝对值,意味着从 270 度开始顺时针旋转 `abs(phi)` 度。 ### 代码示例 ```python # 假设 r1, c1, row, col, phi 已经定义 if row>=r1 and col<=c1: angle = 90 - abs(phi); elif row>=r1 and col> c1: angle = 270 + abs(phi); elif row< r1 and col<=c1: angle = 90 + abs(phi); else: angle = 270 - abs(phi) ```
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