n番目の幸運な数字を見つける
ラッキーナンバー - これは、m > 1 である最小の整数です。与えられた正の整数 n の場合、pn# m は素数です。ここで、pn#最初の n 個の積素数です。
たとえば、3 番目の幸運な数字を計算するには、最初に最初の 3 つの素数 (2、3、5) の積である 30 を計算します。 2 を加算すると 32 となり、偶数になります。3 を加算すると、33 となり、3 の倍数になります。 6 までの整数も除外できます。 7 を加えると 37 が得られ、これは素数です。したがって、7は3番目の幸運な数字です。
最初の元の数字のラッキーナンバーは -
です3、5、7、13、23、17、19、23、37、61、67、61、71、47、107、59、61、109…
###問題文###数値 n を与えます。 n 番目の幸運な数字を見つけます。
例 1
リーリー リーリー 説明- 最初の 3 つの価格数値の積 - リーリー 例 2
リーリー リーリー 説明- 最初の 7 つの素数の積 - リーリー 方法 1: オリジナルの方法
この問題を解決する簡単な方法は、最初に最初の n 個の素数の積である pn# を計算し、次に pn# と次の素数の差を求めることです。得られた差額がラッキーナンバーとなります。
疑似コード
リーリー例: C 実装
次のプログラムでは、最初の n 個の素数のプリミティブを計算し、そのプリミティブの後の次の素数を見つけることによって、ラッキー ナンバーが計算されます。ラッキーナンバーは、次の素数と原始数の差です。
リーリー ###出力### リーリー時間計算量 - O(nsqrt(n))。ここで、prime() 関数の計算量は O(sqrt(n))、nthFortunate() の for ループの計算量は O(nsqrt(n) )。
空間の複雑さ - O(1)
方法 2: エラトステネスのふるい
エラトステネスのふるいは、すべての素数を限界まで引き上げるために使用され、値 MAX が得られます。このメソッドでは、すべての true エントリを含むブール配列を作成し、すべての非プライム インデックスを false としてマークします。次に、配列内の最初の n 個の素数を乗算して、最初の n 個の素数の積を求めます。次に、前の方法と同様に、2 から開始し、その積に 1 を加算して、次の素数を取得します。次の素数と積の差が必要なラッキーナンバーです。
疑似コード
リーリー例: C 実装
次のプログラムでは、サイズ MAX のブール素数配列に MAX より前のすべての素数が記録されます。次に、最初の n 個の素数を乗算することで元の値が求められます。次に、前の方法と同様に、nextPrime を見つけます。 nextPrime と Product の違いはラッキーナンバーです。
リーリー ###出力### リーリー時間計算量 - O(n log(log(n)))
空間の複雑さ - O(MAX)
###結論は###まとめると、n 番目のラッキーナンバーは次の 2 つの方法で見つけることができます。
基本的な方法: 最初の n 個の素数の積を求め、その積に基づいて次の素数を計算します。素数と積の差がn番目のラッキーナンバーになります。
エラトステネスのふるい: 特定の制限に達するすべての素数を見つけて、次の素数との積を計算してラッキー ナンバーを見つけます。
両方の方法は、単純に変数サイズの制限により、n の値が小さい場合に有効です。値が大きい場合は、より効率的で最適化されたソリューションが必要になります。
以上がn番目の幸運な数字を見つけるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











上記および筆者の個人的な理解: 現在、自動運転システム全体において、認識モジュールが重要な役割を果たしている。道路を走行する自動運転車は、認識モジュールを通じてのみ正確な認識結果を得ることができる。下流の規制および制御モジュール自動運転システムでは、タイムリーかつ正確な判断と行動決定が行われます。現在、自動運転機能を備えた自動車には通常、サラウンドビューカメラセンサー、ライダーセンサー、ミリ波レーダーセンサーなどのさまざまなデータ情報センサーが搭載されており、さまざまなモダリティで情報を収集して正確な認識タスクを実現しています。純粋な視覚に基づく BEV 認識アルゴリズムは、ハードウェア コストが低く導入が容易であるため、業界で好まれており、その出力結果はさまざまな下流タスクに簡単に適用できます。

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

C++sort 関数の最下層はマージ ソートを使用し、その複雑さは O(nlogn) で、クイック ソート、ヒープ ソート、安定したソートなど、さまざまなソート アルゴリズムの選択肢を提供します。

人工知能 (AI) と法執行機関の融合により、犯罪の予防と検出の新たな可能性が開かれます。人工知能の予測機能は、犯罪行為を予測するためにCrimeGPT (犯罪予測技術) などのシステムで広く使用されています。この記事では、犯罪予測における人工知能の可能性、その現在の応用、人工知能が直面する課題、およびこの技術の倫理的影響について考察します。人工知能と犯罪予測: 基本 CrimeGPT は、機械学習アルゴリズムを使用して大規模なデータセットを分析し、犯罪がいつどこで発生する可能性があるかを予測できるパターンを特定します。これらのデータセットには、過去の犯罪統計、人口統計情報、経済指標、気象パターンなどが含まれます。人間のアナリストが見逃す可能性のある傾向を特定することで、人工知能は法執行機関に力を与えることができます

1. まず、携帯電話で[検索]アプリを開き、デバイスインターフェイスのリストからデバイスを選択します。 2. 次に、場所を確認し、ルートをクリックしてそこに移動します。

01 今後の概要 現時点では、検出効率と検出結果の適切なバランスを実現することが困難です。我々は、光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出ネットワークの効果を向上させるために、多層特徴ピラミッド、マルチ検出ヘッド戦略、およびハイブリッドアテンションモジュールを使用して、高解像度光学リモートセンシング画像におけるターゲット検出のための強化されたYOLOv5アルゴリズムを開発しました。 SIMD データセットによると、新しいアルゴリズムの mAP は YOLOv5 より 2.2%、YOLOX より 8.48% 優れており、検出結果と速度のバランスがより優れています。 02 背景と動機 リモート センシング技術の急速な発展に伴い、航空機、自動車、建物など、地表上の多くの物体を記述するために高解像度の光学式リモート センシング画像が使用されています。リモートセンシング画像の判読における物体検出

1. 58 Portraits プラットフォーム構築の背景 まず、58 Portraits プラットフォーム構築の背景についてお話ししたいと思います。 1. 従来のプロファイリング プラットフォームの従来の考え方ではもはや十分ではありません。ユーザー プロファイリング プラットフォームを構築するには、複数のビジネス分野からのデータを統合して、ユーザーの行動や関心を理解するためのデータ マイニングも必要です。最後に、ユーザー プロファイル データを効率的に保存、クエリ、共有し、プロファイル サービスを提供するためのデータ プラットフォーム機能も必要です。自社構築のビジネス プロファイリング プラットフォームとミドルオフィス プロファイリング プラットフォームの主な違いは、自社構築のプロファイリング プラットフォームは単一のビジネス ラインにサービスを提供し、オンデマンドでカスタマイズできることです。ミッドオフィス プラットフォームは複数のビジネス ラインにサービスを提供し、複雑な機能を備えていることです。モデリングを提供し、より一般的な機能を提供します。 2.58 中間プラットフォームのポートレート構築の背景のユーザーのポートレート 58

1. クリックして携帯電話の Amap 地図ソフトウェアに入ります。 2. 右下隅の「My」をクリックします。 3. をクリックしてファミリーマップを入力します。 4. 「マイファミリーマップの作成」をクリックします。 5. 作成が成功すると、招待コードが表示され、別の携帯電話と共有できます。
