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本文探讨了质数检查问题的多种解决方案及其在KMP框架下的实现。质数检查作为数论基础问题，在密码学、哈希表设计等领域有广泛应用。文章对比了五种算法：暴力枚举法（O(n)）、优化枚举法（O(√n)）、6k±1优化法（推荐）、Miller-Rabin概率测试（O(k log³n)）和埃拉托斯特尼筛法（O(n log logn)）。重点介绍了各算法的时间复杂度、适用场景和Kotlin实现代码，展示了如何在
本文介绍了Kotlin Multiplatform (KMP)项目中实现图像处理的完整流程，包括图像加载、缩放、旋转和滤镜处理等核心功能。通过将Kotlin代码编译为JavaScript并在OpenHarmony的ArkTS中调用，展示了跨平台图像处理能力。文章详细解析了图像格式、色彩空间、变换操作和常见滤镜效果，并提供了性能指标和应用场景。KMP项目实现了高效的图像处理功能，支持同一套代码在多个
本文介绍了在Kotlin Multiplatform (KMP)项目中实现反射和元编程的方法，重点探讨了动态类型检查在跨平台开发中的应用。通过将Kotlin代码编译为JavaScript并在OpenHarmony的ArkTS中调用，展示了类型识别、转换、验证和动态调用等核心反射功能。文章详细分析了反射在数据验证、API处理、配置解析等场景中的优势，并提供了性能指标和优化建议。Kotlin的反射特性
本文介绍了一个基于Kotlin Multiplatform的健身房管理系统，重点实现了会员健身计划生成器功能。该系统能够根据会员的体重、身高、年龄和健身等级，自动生成个性化的训练计划、营养建议和健身指导。核心功能包括会员信息管理、BMI体质评估、训练计划生成（分初级/中级/高级）、心率区间计算、热量管理和营养建议。系统采用KMP技术，一份Kotlin代码可跨平台使用，通过严格的数据验证确保计算准确
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