素数筛

本文介绍了一种基于埃拉托斯特尼筛法的素数筛选算法实现。通过将2到n之间的所有整数初始化为未被标记的状态,算法从2开始遍历每个数,将每个素数的倍数标记为合数。最终输出所有筛选出的素数。

一开始isprime[]初始化为0。从2开始,2是素数,存进prime[],然后2的倍数都标记为1(即不是素数),以此类推,3是素数,进行相同操作,4不是……。

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<queue>
 4 #include<cstring>
 5 #include<algorithm>
 6 #include<cmath>
 7 #define IO ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);
 8 #define INF 1e18 
 9 typedef long long ll;
10 using namespace std;
11 int n, cnt = 0, isprime[100010], prime[100010];
12 int main()
13 {
14     cin >> n;
15     for(int i = 2; i <= n; i++){
16         if(!isprime[i]){
17             prime[cnt++] = i;
18             for(int j = 2*i; j <= n; j += i){
19                 isprime[j] = 1;
20             }
21         }
22     } 
23     for(int i = 0; i < cnt; i++){
24         cout << prime[i] << " ";
25     } 
26     return 0;
27 } 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/Surprisezang/p/8591176.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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