URAL1118. Nontrivial Numbers

本文探讨了一种优化算法,用于找到一个给定范围内的最大质数,并通过枚举和质数筛法进行改进。文章详细介绍了算法的实现过程,包括初始化、查找最大质数的方法,以及对特定条件下的特殊情况处理。

1118

优化

1.枚举到sqrt(n)2.区间有质数直接输出最大质数3.a=1 直接输出1 4.边+边与最小值比较

 

 1 #include <iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<cstring>
 4 #include<algorithm>
 5 #include<stdlib.h>
 6 #include<cmath>
 7 using namespace std;
 8 #define N 1000010
 9 double minz = N;
10 bool f[N];
11 void init()
12 {
13     int i,j;
14     for(i = 2 ; i <= 1000 ; i++)
15     {
16         if(!f[i])
17         {
18             for(j = i+i ; j <= N-10 ; j+=i)
19             f[j] =  1;
20         }
21     }
22 }
23 double find(int k)
24 {
25     int i;
26     int x = sqrt(k*1.0);
27     double sum=0;
28     sum+=1;
29     for(i = 2 ; i <= x ; i++)
30     {
31         if(k%i==0)
32         {
33            sum+=k/i+i;
34         }
35         if(sum/k>minz) break;
36     }
37     return sum/k;
38 }
39 int main()
40 {
41     int i,a,b;
42     init();
43     cin>>a>>b;
44     int ans=-1;
45     if(a==1)
46     {
47         printf("1\n");
48         return 0;
49     }
50     for(i = a ; i <= b ; i++)
51     {
52         if(!f[i]) ans = i;
53     }
54     if(ans!=-1)
55     {
56         printf("%d\n",ans);
57         return 0;
58     }
59     for(i = a; i <= b ; i++)
60     {
61         double s = find(i);
62         if(s<minz)
63         {
64             ans = i;
65             minz = s;
66         }
67     }
68     printf("%d\n",ans);
69     return 0;
70 }

 

转载于:https://www.cnblogs.com/shangyu/p/3406965.html

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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