LeetCode - 204. Count Primes

本文解析了LeetCode上的204题Count Primes,并提供了两种实现方式:一种是自行设计但效率较低的方法;另一种则是参照优秀博客改进后的高效算法。通过对比两种方法,可以更深入地理解如何优化算法来提高执行效率。

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题目

LeetCode - 204. Count Primes

题目链接

https://leetcode.com/problems/count-primes/

参考博客

https://www.cnblogs.com/grandyang/p/4462810.html

解题思路

自行设计的算法时间复杂度是 n ∗ n \sqrt{n} * n n n,但是运行超时,参考博客的算法复杂度分析知时间复杂度相同,所以这题有点奇怪。

解题源码
  1. 自行设计代码
class Solution {
public:
    set<int> s;
    int countPrimes(int n) {
        if (n <=1) return 0;
        int t = static_cast<int>(pow(n,0.5));
        int cnt = 0;
        for (int i = 2; i <= t; i++){
            for (int j = i; j < n; j++){
                if (i*j < n) { 
                    	s.insert(i*j);
//                     cout << i*j << " ";
                }
            }
        }
//         cout << endl;
        return n - 2 - s.size();
    }
};
  1. 参考博客
class Solution {
public:
    int countPrimes(int n) {
        vector<bool>  Prime(n, true);
        int ans = 0;
        for(int i = 2; i < n; i++){
            if (Prime[i]){
                ans++;
                for (int j = 2; i*j < n; j++){
                    Prime[i*j] = false;
                }
            }
        }
		return ans;
    }
};
内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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