LightOJ1197 Help Hanzo 区间筛


LightOJ1197 Help Hanzo


标签

  • 区间筛法

前言


简明题意

  • 求区间质数个数(区间长度<=1e6)

思路

  • 区间[l,r]中的和数,质因子一定有一个<=sqrt( r)。因此提前筛出[1,sqrt( r)]中的质数,然后枚举这些质数的倍数就可以了。

注意事项

  • 注意在区间中移动的指针应该设成long long
  • 特判一下l=1的情况

总结


AC代码

#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;

const int maxn = 1e5 + 10;

int mod;

bool no_prime[maxn];
int prime[maxn];
int shai(int n)
{
	int cnt = 0;
	no_prime[1] = 1;

	for (int i = 2; i <= n; i++)
	{
		if (!no_prime[i])
			prime[++cnt] = i;

		for (int j = 1; j <= cnt && prime[j] * i <= n; j++)
		{
			no_prime[prime[j] * i] = 1;
			if (i % prime[j] == 0) break;
		}
	}
	return cnt;
}

bool no_prime1[(int)1e6 + 10];
int cal(int l, int r)
{
	memset(no_prime1, 0, sizeof no_prime1);
	int cnt = 0;
	for (int i = 1; prime[i] <= sqrt(r); i++)
	{
		for (long long j = max(l % prime[i] == 0 ? l : (l / prime[i] + 1) * prime[i], 2 * prime[i]); j <= r; j += prime[i])
			if (no_prime1[j - l] == 0)
				no_prime1[j - l] = 1, cnt++;
	}
	return r - l + 1 - cnt + (l == 1 ? -1 : 0);
}

void solve()
{
	shai(maxn - 10);

	int t;
	scanf("%d", &t);
	for (int i = 1; i <= t; i++)
	{
		int l, r;
		scanf("%d%d", &l, &r);

		printf("Case %d: %d\n", i, cal(l, r));
	}
}

int main()
{
	freopen("Testin.txt", "r", stdin);
	solve();
	return 0;
}
标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机(一种常见的8位微控制器)的程序示例,用于读取MPU6050传感器的数据,并通过其内置的数字运动处理器(DMP)计算设备的姿态角(如倾斜角度、旋转角度等)。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器,广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能,由DMP处理复杂的运动学算法,例如姿态融合,将加速度计和陀螺仪的数据进行整合,从而提供稳定且实时的姿态估计,减轻主控MCU的计算负担。最终,姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示,为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知,该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核,因编程简单、成本低而被广泛应用;MPU6050作为惯性测量单元(IMU),可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库,其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序,以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤:首先是硬件连接,将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接,同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上;接着是初始化设置,配置51单片机的I/O端口,初始化I2C通信协议,设置MPU6050的工作模式和数据输出速率;然后是DMP配置,启用MPU6050的DMP功能,加载预编译的DMP固件,并设置DMP输出数据的中断;之后是数据读取,通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据,数据通常以四元数或欧拉角形式呈现;再接着是数据显示,将姿态角数据转换为可读的度数格
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以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍: 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值,计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关,且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点,对未知点值的影响越大。具体来说,先确定未知点周围若干个已知数据点,计算这些已知点到未知点的距离,然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和,最终得到未知点的值。这种方法简单直观,适用于数据点分布相对均匀的情况,能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时,先找到该点所在的矩形单元,然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值,得到两个中间值,再对这两个中间值进行线性插值,最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值,特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题,能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响,又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时,先根据面距离反比的思想,确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合,这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内,采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点,既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况,又能保证插值结果的平滑性,适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
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