算法专题:如何用算法高效寻找素数?
来源:labuladong
作者:labuladong
素数的定义很简单,如果一个数如果只能被 1 和它本身整除,那么这个数就是素数。
不要觉得素数的定义简单,恐怕没多少人真的能把素数相关的算法写得高效。本文就主要聊这样一个函数:
// 返回区间 [2, n) 中有几个素数
int countPrimes(int n)
// 比如 countPrimes(10) 返回 4
// 因为 2,3,5,7 是素数
你会如何写这个函数?当然可以这样写:
int countPrimes(int n) {
int count = 0;
for (int i = 2; i < n; i++)
if (isPrim(i)) count++;
return count;
}
// 判断整数 n 是否是素数
boolean isPrime(int n) {
for (int i = 2; i < n; i++)
if (n % i == 0)
// 有其他整除因子
return false;
return true;
}
这样写的话时间复杂度 O(n^2),问题很大。首先你用isPrime函数来辅助的思路就不够高效;而且就算你要用isPrime函数,这样实现也是存在计算冗余的。
先来简单说下如果你要判断一个数是不是素数,应该如何写算法。只需稍微修改一下上面的isPrime代码中的 for 循环条件:
boolean isPrime(int n) {
for (int i = 2; i * i <= n; i++)
...
}
换句话说,i
不需要遍历到n
,而只需要到sqrt(n)
即可。为什么呢,我们举个例子,假设n = 12
。
12 = 2 × 6
12 = 3 × 4
12 = sqrt(12) × sqrt(12)
12 = 4 × 3
12 = 6 × 2
可以看到,后两个乘积就是前面两个反过来,反转的分界点就在sqrt(n)
。
换句话说,如果在[2,sqrt(n)]
这个区间之内没有发现可整除因子,就可以直接断定n
是素数了,因为在区间[sqrt(n),n]
也一定不会发现可整除因子。
这样,isPrime
函数的时间复杂度降为了 O(sqrt(N)),但是我们实现countPrimes
函数其实并不需要这个函数,以上只是希望读者明白sqrt(n)
的含义,因为等会还会用到。
高效实现 countPrimes
高效解决这个问题的核心思路是和上面的常规思路反着来:
首先从 2 开始,我们知道 2 是一个素数,那么 2 × 2 = 4, 3 × 2 = 6, 4 × 2 = 8… 都不可能是素数了。
然后我们发现 3 也是素数,那么 3 × 2 = 6, 3 × 3 = 9, 3 × 4 = 12… 也都不可能是素数了。
看到这里,你是否有点明白这个排除法的逻辑了呢?先看我们的第一版代码:
int countPrimes(int n) {
boolean[] isPrim = new boolean[n];
// 将数组都初始化为 true
Arrays.fill(isPrim, true);
for (int i = 2; i < n; i++)
if (isPrim[i])
// i 的倍数不可能是素数了
for (int j = 2 * i; j < n; j += i)
isPrim[j] = false;
int count = 0;
for (int i = 2; i < n; i++)
if (isPrim[i]) count++;
return count;
}
如果上面这段代码你能够理解,那么你已经掌握了整体思路,但是还有两个细微的地方可以优化。
首先,回想刚才判断一个数是否是素数的isPrime
函数,由于因子的对称性,其中的 for 循环只需要遍历[2,sqrt(n)]
就够了。这里也是类似的,我们外层的 for 循环也只需要遍历到sqrt(n)
:
for (int i = 2; i * i < n; i++)
if (isPrim[i])
...
除此之外,很难注意到内层的 for 循环也可以优化。我们之前的做法是:
for (int j = 2 * i; j < n; j += i)
isPrim[j] = false;
这样可以把i
的整数倍都标记为false
,但是仍然存在计算冗余。
比如i = 4
时算法会标记 4 × 2 = 8,4 × 3 = 12 等等数字,但是 8 和 12 已经被i = 2
和i = 3
的 2 × 4 和 3 × 4 标记过了。
我们可以稍微优化一下,让j
从i
的平方开始遍历,而不是从2 * i
开始:
for (int j = i * i; j < n; j += i)
isPrim[j] = false;
这样,素数计数的算法就高效实现了。其实这个算法有一个名字,叫做 Sieve of Eratosthenes。看下完整的最终代码:
int countPrimes(int n) {
boolean[] isPrim = new boolean[n];
Arrays.fill(isPrim, true);
for (int i = 2; i * i < n; i++)
if (isPrim[i])
for (int j = i * i; j < n; j += i)
isPrim[j] = false;
int count = 0;
for (int i = 2; i < n; i++)
if (isPrim[i]) count++;
return count;
}
该算法的时间复杂度比较难算,显然时间跟这个嵌套 for 循环有关,其操作数应该是:
n/2 + n/3 + n/5 + n/7 + …
= n × (1/2 + 1/3 + 1/5 + 1/7…)
括号中是素数的倒数和。其最终结果是 O(N * loglogN),有兴趣的读者可以查一下该算法的时间复杂度证明。
以上就是素数算法相关的全部内容。怎么样,是不是看似简单的问题却有不少细节可以打磨呀?
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