用c++完成这道题:已知 nn 个整数 b_1,b_2,\dots,b_nb 1 ​ ,b 2 ​ ,…,b n ​ 。 以及一个整数 kk(k \lt nk<n)。 从 nn 个整数中任选 kk 个整数相加,可分别得到一系列的和。 例如当 n=4n=4,k=3k=3,44 个整数分别为 3,7,12,193,7,12,19 时,可得全部的组合与它们的和为: 3+7+12=22   3+7+19=29   7+12+19=38   3+12+19=34 现在,要求你计算出和为素数共有多少种。 例如上例,只有一种的和为素数:3+7+19=293+7+19=29。

时间: 2024-03-07 20:49:21 浏览: 95
CPP

C语言 求素数的和。

好的,下面是 C++ 代码实现: ```c++ #include <iostream> #include <vector> using namespace std; // 判断一个数是否为素数 bool isPrime(int num) { if (num <= 1) return false; for (int i = 2; i * i <= num; i++) { if (num % i == 0) { return false; } } return true; } // 递归计算组合数 void dfs(int start, int count, int sum, vector<int>& nums, int k, int& ans) { if (count == k) { if (isPrime(sum)) ans++; return; } for (int i = start; i < nums.size(); i++) { dfs(i + 1, count + 1, sum + nums[i], nums, k, ans); } } int main() { int n, k; cin >> n >> k; vector<int> nums(n); for (int i = 0; i < n; i++) { cin >> nums[i]; } int ans = 0; dfs(0, 0, 0, nums, k, ans); cout << ans << endl; return 0; } ``` 思路解析: 首先,我们需要判断一个数是否为素数,这里使用了一个简单的判断方法:从 2 到 $\sqrt{n}$ 循环判断是否存在因子。 然后,我们使用递归的方式,枚举所有的组合方式,计算它们的和,并判断和是否为素数。如果是素数,则答案加一。 最后输出答案即可。 注意,当数据规模较大时,该算法的时间复杂度会很高,需要进行优化,例如使用剪枝等方法。
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代码解释# Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if webcam: # batch_size >= 1 p, s, im0 = path[i], '%g: ' % i, im0s[i].copy() else: p, s, im0 = path, '', im0s save_path = str(Path(out) / Path(p).name) s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]] # normalization gain whwh if det is not None and len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round() # Print results for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += '%g %ss, ' % (n, names[int(c)]) # add to string # Write results for *xyxy, conf, cls in det: if save_txt: # Write to file xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh with open(save_path[:save_path.rfind('.')] + '.txt', 'a') as file: file.write(('%g ' * 5 + '\n') % (cls, *xywh)) # label format if save_img or view_img: # Add bbox to image label = '%s %.2f' % (names[int(cls)], conf) if label is not None: if (label.split())[0] == 'person': people_coords.append(xyxy) # plot_one_box(xyxy, im0, line_thickness=3) plot_dots_on_people(xyxy, im0) # Plot lines connecting people distancing(people_coords, im0, dist_thres_lim=(100, 150)) # Print time (inference + NMS) print('%sDone. (%.3fs)' % (s, t2 - t1)) # Stream results if 1: ui.showimg(im0) if cv2.waitKey(1) == ord('q'): # q to quit raise StopIteration # Save results (image with detections) if save_img: if dataset.mode == 'images': cv2.imwrite(save_path, im0) else: if vid_path != save_path: # new video vid_path = save_path if isinstance(vid_writer, cv2.VideoWriter): vid_writer.release() # release previous video writer fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) vid_writer = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*opt.fourcc), fps, (w, h)) vid_writer.write(im0)

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