素数筛 codevs 1675 大质数 2

1675 大质数 2

 

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题目描述 Description

小明因为没做作业而被数学老师罚站,之后数学老师要他回家把第n个质数找出来。

小明于是交给聪明的你。请你帮忙!【wikioi-1530】

…………………………以上为背景…………………………

老师怀疑小明仅仅是找到第n个质数,于是又叫小明把1到n以内(不包括n)的质数全部找出来。小明又找到了你……

输入描述 Input Description

一个正整数n。

(1<=n<=1000000)

输出描述 Output Description

n以内的质数,每个一行。

样例输入 Sample Input

233

样例输出 Sample Output

2
3
5
7
11
13
17
19
23
29
31
37
41
43
47
53
59
61
67
71
73
79
83
89
97
101
103
107
109
113
127
131
137
139
149
151
157
163
167
173
179
181
191
193
197
199
211
223
227
229          //(不含n=233)

Euler筛法(线性筛法):
 1 #include<iostream>
 2 using namespace std;
 3 #include<cstdio>
 4 #define N 1001000
 5 #include<bitset>
 6 bitset<N>check;
 7 int prim[N],tot=0;
 8 int main()
 9 {
10     int n;
11     cin>>n;
12     check.set();
13     for(int i=2;i<n;++i)
14     {
15         if(check[i])
16         {
17             printf("%d\n",i);
18             prim[tot++]=i;
19         }
20         for(int j=0;j<tot;++j)
21         {
22             if(prim[j]*i>=n) break;
23             check[prim[j]*i]=false;
24             if(i%prim[j]==0) break;
25         }
26     }
27     
28     return 0;
29 }

埃氏筛法:

 1 /*/*这个程序在i==四万多的时候溢出了,而欧拉筛法因为有“if(i%prim[j]==0) break;
 2 ”,所以一般不会乘法溢出*/*/
 3 #include<iostream>
 4 using namespace std;
 5 #include<cstdio>
 6 #define N 1001000
 7 #include<bitset>
 8 bitset<N>check;
 9 int prim[N],tot=0;
10 int main()
11 {
12     int n;
13     cin>>n;
14     check.set();
15     for(int i=2;i<n;++i)
16     {
17         if(check[i])
18         {
19             printf("%d\n",i);
20             for(int j=i*i;j<n;j+=i)
21               check[j]=false;
22         }
23         
24     }
25     
26     return 0;
27 }

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/c1299401227/p/5515424.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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