Eratosthenes的Sieve是一种简单,古老的算法,用于查找指定整数的所有素数。
谁能告诉我c++中'memset'和'fill'之间的区别? 我很困惑为什么我的代码不能与“memset”一起使用,但可以与“fill”一起使用 我没有遇到过这个问题,所以我不知道为什么......
解决问题时遇到一点困难:“计算两百万以下的素数之和”。我正在使用“埃拉托斯特尼筛法”。我的方法可以很好地找到一百以内的素数,但是当......
这是一个关于Python内部的问题。 以下代码摘自有关 python 惰性的视频: def nats(n): 产量 n nats(n + 1) 的收益率 定义筛: n = 下一个
我正在尝试使用多线程实现埃拉托斯特尼素数筛。 线程由跑步池处理 ThreadPoolExecutor 执行器 = 新的线程池执行器( 6, // 核心 ...
过去几天我一直在研究这个问题10,我一直在努力改进运行时间,而不是让它运行超过半小时到一个小时。首先它检查每个值是否
我一直在使用埃拉托斯特尼筛法在Python中进行素数生成,以及人们吹捧为相对快速的选择的解决方案,例如
#Python 中这段非常简短的代码尝试模拟前 N 个自然数的“埃拉托斯特尼筛法”,并具有 (0) 脚本简短的约束; (1) 最小化“if
假设我有一个自然数 n 并且我想要一个包含 n 以内的所有素数的列表(或其他)。 经典的素数筛算法在 O(n log n) 时间和 O(n) 空间中运行——对于更命令式的情况来说没问题
为什么这个在 Haskell 中生成素数的想法似乎不起作用?
我正在尝试在 Haskell 中使用埃拉托斯特尼筛法来生成素数流,但代码似乎不起作用。这是主要思想。 主要思想源自我们的功能...
我认为这在技术上是轮分解。我正在尝试重新压缩我的程序对埃拉托斯特尼筛法的表示,它只包含可能是素数的数字索引....
我正在努力的错误,有一些例子 我已经编写了一个使用埃拉托色尼算法筛法查找素数的代码,但问题是我的代码按预期工作,但它......
优化埃拉斯托斯特尼筛法(查找超过一百万个素数,没有内存错误)
我的代码只能处理大约一百万的范围,而我需要它处理大约一亿到十亿。 当我输入 1 到 10 亿的范围时,我不断出现内存错误。 有没有什么...
如何使我的埃拉托斯特尼筛的 pyspark 代码可扩展用于大范围的数字?
我正在尝试编写一个pyspark脚本来生成所有素数<= a given number. For example, generate all the primes upto 1 billion. I wrote the following code. It does well for small
向量vc(100006,1); 无效seive(int n) { vc[0]=vc[1]=0; 整数 i,j; 对于(i=2;i*i<=n;i++) { if(vc[i]==1) { for(j=i*i;j<=n;j=j+i) ...
所以我尝试使用 C 中的位数组来实现erastothenes 筛。 我尝试过使用手动设置位 整数x; 整数我; x = x | (1 << i ); // Set bit position i in x
我正在尝试打印 2**32 以下的每个素数。现在我正在使用布尔向量构建一个筛子,然后在制作筛子后打印出素数。光是打印出来就需要4分钟
我已经实现了一个使用埃拉托斯特尼筛法算法列出素数的函数,如下(使用Go): func ListPrimes(n int) []int { primeList := make([]int, 0) 素数布尔值...
为什么我的埃拉托色尼筛法 C++ 实现在筛选高于 46349 时不打印任何内容
我正在尝试使用 C++ 制作埃拉托色尼筛,但是,我的程序每当输入 46350 或更高的数字作为筛范围的顶端时,它就不会输出任何内容。看来,对于任何
确定素数有序对 (p, q) 的数量,使得 N = p^2+q^3 使得从 0 到 9 的每个数字恰好出现一次
我必须编写一个程序,可以确定素数(p,q)的有序对的数量,这样当N = p ^ 2 + q ^ 3写成十进制时,出现从0到9的每个数字恰好一次(
Javascript 中的 Eratosthenes 筛法 vs Haskell
我一直在玩 Haskell,发现它很吸引人,尤其是惰性求值特性,它允许我们处理(可能)无限列表。 由此衍生出美丽的