UVa 11408 - Count DePrimes

本文介绍了一种使用欧拉筛法解决DePrimes问题的方法。通过分析一个数的素因子及其和是否为素数来统计指定区间内的DePrimes数量。文中详细解释了线性筛法的应用,并提供了具体的C++实现代码。

题目:一个数的素因子的和假设也是素数就叫做DePrimes,统计给定区间内的DePrimes。

分析:数论。本题使用用一种素数的筛法,欧拉筛法,也加线性筛法。

                        这样的方法,每次删选分两种情况:1.素因子不反复;2.素因子反复;

                        利用这个性质,统计DePrimes,假设素因子不同就加和,否则就取对应的最小不同集合;

                        打表计算,做差输出就可以。

说明:线性筛法,比传统的筛法在数据量大时会快(⊙_⊙)。

#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>

using namespace std;

int visit[5000002];
int prime[5000002];
int sum[5000002];
int ans[5000002]; 

int main()
{
	for ( int i = 0 ; i < 5000001 ; ++ i ) 
		visit[i] = sum[i] = 0;
	int count = 0;
	for ( int i = 2 ; i < 5000001 ; i ++ ) {
		if ( !visit[i] ) {
			prime[count ++] = i;
			sum[i] = i;
		}
		for ( int j = 0 ; j<count&&i*prime[j]<5000001 ; ++ j ) {
			visit[i*prime[j]] = 1;
			if ( !(i%prime[j]) ) {//素因子有反复,去不反复部分 
				sum[i*prime[j]] = sum[i];
				break;
			}else sum[i*prime[j]] = sum[i] + prime[j];//素因子不反复 
		}
		ans[i] = ans[i-1] + !visit[sum[i]];
	}
	
	int a,b;
	while ( scanf("%d",&a) && a ) {
		scanf("%d",&b);
		printf("%d\n",ans[b]-ans[a-1]);
	}
	return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/blfshiye/p/4552933.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、图像分割等实际问题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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