【数论】线性欧拉筛

博客讨论了找出小于n的所有素数的方法。传统嵌套两层循环的暴力方法复杂度高,在ACM中易超时。为简化复杂度,引入“素筛法”,其思路是依次挖掉素数的倍数,不为0的数即为素数,该方法复杂度远低于暴力法,值得学习。

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const int maxn=1e5+5;
bool vis[maxn];
ll prime[maxn],cnt=0;
void getprime(ll maxn){
	for(ll i=2;i<maxn;i++){
		if(!vis[i]) prime[cnt++]=i;
		for(ll j=0;j<cnt&&prime[j]*i<maxn;j++){
			vis[prime[j]*i]=1;
			if(i%prime[j]==0) break; 
		}
	}
}

标题对于找出小于n的所有素数

通常我们会采用的较为暴力的方法是嵌套入2层循环,也就是第一层循环是为了依次服务于每一个<n的数i,第二层是为了判断这个i是否是素数

#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
int main()
{
 //最为普通暴力的取小于n的素数的方法
     int n,i=2,j;
     cin>>n;
     while(i<=n)
     {
         int flag=1;//插入判断用的一个标志初始值为1
         for(j=2;j<=sqrt(i);j++)
         { 
              if(i%j==0) flag=0;//如果能整除就说明不是素数,所以我们给标志定为0
          }
          if(flag) printf("%d ",i);//如果标志还是为1说明其还是素数我们把它打印下来
          i++;
     }
     return 0;
}

以上是Libm大佬在MATLAB课上教我的一种very basic的方法。那天晚上结束后,我又想了一个很奇葩的写法,虽然代码长度很长,但是对于新学的小菜b如我可以试试,复杂度是o(n3/2

#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
int main()
{
//较为复杂的运用数组的选素数法
    int judge(int n);
    int i,n,a[1000];
    cin>>n;
    for(i=2;i<=n;i++)
    {
       a[i]=i;//套用数组给每一个数都附上值 
       a[i]=judge(a[i]);//进入判断程序 :a[i]的值和judge返回的值一样,若是合数,a[i]即为1 
       if(a[i]!=1) printf("%d ",a[i]);// 我们这里把素数的打印出来
    }
    return 0;
}
int judge(int n)
{
     int i,a=3;
     for(i=2;i<n;i++)//是对于每一个小于n的数进行取余处理 
     {
        if(n%i==0)
        {
           n=1;//倘若取余=0,则说明该n是个合数,所以我们姑且把合数统一定为1稍后处理 
          return n;//这里我们把辅助函数得出的n返回于main函数 
          break;
        }
     }
}

对于以上的方法我并不太推荐,又耗时又费力,其复杂度为o(n2)但是倘若闲的蛋疼或者猎奇创新,我倒是很支持试试。

——————————————步入正题—————————————————

以上的2种方法可见其复杂度之大,虽然易于理解,但是在acm中容易被TLE(超时),所以为了简化其复杂度,我们对于素数的提炼有了新的方法,叫做——“素筛法”。

大致思路(借鉴百度百科):
<1> 先将1挖掉(因为1不是素数)。
<2> 用2去除它后面的各个数,把能被2整除的数挖掉,即把2的倍数挖掉。
<3> 用3去除它后面的各数,把3的倍数挖掉。
<4> 分别用5…各数作为除数去除这些数以后的各数。
上述操作需要一个很大的容器去装载所有数的集合,只要满足上述条件,即2的倍数大于1的全部置0,3的倍数大于1的全部置0,4的倍数大于1的全部置0……一直到这个数据集合的末尾,这样一来不为0的数就是素数了,然后按下标在里面进行查找就好了

从数论角度理解就是任何一个合数都可以用几个素数变换相加得到
For Example:
20=23+23+22的平方
一言以蔽之就是把依次素数的n次积全部消掉

比较简单易懂的素筛如下:

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
     int n;
     cin>>n;
     bool prime[n];
     for(int i=1;i<n;i++)
     {
         prime[i]=0;
     }
     prime[0]=1; 
     prime[1]=1;
     for(int i=2;i<n;i++) 
     {
          if(prime[i]==0)//先给数组里的每个单位赋值为0
          {
   	      for(int j=i*2;j<n;j=j+i)
              {
              prime[j]=1;//这里有个小技巧:因为其关于i的倍数	的值全部被篡改成1,所以以后就不回来参与循环了,下次遍历就不会遍历到它了,剩下遍历的只有质数了。 
              }
          }
     }
     for(int i=0;i<n;i++)
     {
         if(prime[i]==0) printf("%d ",i);//打印出所有的质数 
     }
     return 0;
}

不得不说这种方法非常强大,愚蠢的我理解了半天才理解透,不过这里要提及一下的是bool型和int/long long型一样其作用是 返回 True或False,实际在这个代码中你改为int也无伤大雅可以进行。

#include <iostream>
using namespace std;
const int maxn=1e5+5;
bool vis[maxn];
int prime[maxn],cnt=0;
void getprime(int maxn){ 
     for(int i=2;i<maxn;i++){
         if(!vis[i]) prime[cnt++]=i;//遍历给质数赋值vis[i]=0,数组prime[]专门来圈定所有需要表达的质数
         for(int j=0;j<cnt&&prime[j]*i<maxn ;j++){//将其依次的倍数筛选掉
             vis[prime[j]*i]=1;
             if(i%prime[j]==0) break;
         }
      } 
    for(int b=0;b<cnt;b++)
    {
        printf("%d ",prime[b]);
    }
 
}
int main()
{
     void getprime(int maxn);
     int n;
     getprime(cin>>n);
     return 0;
}

这串代码与上面那个代码类似。
其区别其实不大,上面的那串代码直接用i的值的输出质数,I非质数则不输出;下面那串代码动用数组,直接把质数的集合输入到一个新的数组中,最后把这个数组打印下来即可。
Easy to know 其复杂度远远比暴力低的多所以值得学习
小白第一次写博客,漏洞很多是必然的所以希望各位能多提宝贵意见
另外对Libm大佬和闫旭然大佬的帮助表示由衷感谢!
———2019/5/18夜 于西北大学

内容概要:本文详细介绍了如何利用Simulink进行自动代码生成,在STM32平台上实现带57次谐波抑制功能的霍尔场定向控制(FOC)。首先,文章讲解了所需的软件环境准备,包括MATLAB/Simulink及其硬件支持包的安装。接着,阐述了构建永磁同步电机(PMSM)霍尔FOC控制模型的具体步骤,涵盖电机模型、坐标变换模块(如Clark和Park变换)、PI调节器、SVPWM模块以及用于抑制特定谐波的陷波器的设计。随后,描述了硬件目标配置、代码生成过程中的注意事项,以及生成后的C代码结构。此外,还讨论了霍尔传感器的位置估算、谐波补偿器的实现细节、ADC配置技巧、PWM死区时间和换相逻辑的优化。最后,分享了一些实用的工程集成经验,并推荐了几篇有助于深入了解相关技术和优化控制效果的研究论文。 适合人群:从事电机控制系统开发的技术人员,尤其是那些希望掌握基于Simulink的自动代码生成技术,以提高开发效率和控制精度的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要精确控制永磁同步电机的应用场合,特别是在面对高次谐波干扰导致的电流波形失真问题时。通过采用文中提供的解决方案,可以显著改善系统的稳定性和性能,降低噪声水平,提升用户体验。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论解释和技术指导,还包括了许多实践经验教训,如霍尔传感器处理、谐波抑制策略的选择、代码生成配置等方面的实际案例。这对于初学者来说是非常宝贵的参考资料。
<think>好的,我现在要解决的问题是用户关于线性法和欧拉法的区别及实现的疑问。首先,我需要回忆一下这两种法的基本概念和原理,然后比较它们的异同点,接着看看它们的实现方式,最后可能需要分析各自的优缺点和应用场景。 首先,线性法和欧拉法都是用来素数的算法,但用户提到可能存在区别。根据已有的引用资料,比如引用[3]提到线性法也叫欧拉,是在埃氏法的基础上优化而来,时间复杂度为O(n)。但用户的问题中提到两者的比较,这说明可能存在一些混淆或者细节上的不同。 根据引用[2]和[3],埃氏法的问题在于会重复标记合数,而线性法则通过确保每个合数只被其最小质因数除来避免重复,从而将时间复杂度降为线性。引用[4]则提到欧拉法与线性法类似,核心思想是确保每个合数只被最小质因数除一次。看起来这里可能存在名称上的混淆,即线性法和欧拉法可能指的是同一种算法?或者是欧拉法是线性法的一种实现,同时还能计算欧拉函数? 需要进一步确认:是否在某些资料中,线性法和欧拉法被视为同一种算法,而在其他资料中,欧拉法特指结合了计算欧拉函数的法?或者可能用户提到的欧拉法其实是线性法的一个别称? 查看引用[3]的标题:“狂热算法篇”提到埃氏线性欧拉),这里括号里说明线性欧拉。引用[2]中提到欧拉法代码,而引用[4]则讨论了线性法与欧拉函数的关系,可能欧拉法在实现线性的同时,还能计算每个数的欧拉函数值? 因此可能的区别在于,线性法是一种通用的算法,用于高效素数,而欧拉法可能是在线性法的基础上,进一步用于计算欧拉函数,或者两者是同一算法的不同名称。需要更仔细地分析引用内容。 引用[1]中的总结提到:欧拉法与线性法类似,核心思想是确保每个合数只被其最小质因数除一次。这可能暗示两者是同一算法,只是名称不同。但引用[4]的标题是“线性法 与 欧拉函数”,其中讨论了用线性法计算欧拉函数的方法。因此可能欧拉法是指在线性法的过程中同时计算欧拉函数,而普通的线性法仅用于素数? 或者可能,欧拉法和线性法其实是同一算法的两种不同称呼,不同来源可能有不同的命名习惯。例如,有些资料称其为线性法,有些则称欧拉法,而它们的基本原理相同。这种情况下,用户的问题可能源于对名称的混淆,而实际算法并无区别。 但用户的问题明确问的是两者的区别,所以必须找到它们的不同点。根据现有引用,可能需要指出,欧拉法是在线性法的基础上,进一步扩展用于计算欧拉函数,因此它们的实现可能有所不同,特别是在处理数论函数时。 例如,引用[4]中的代码展示了如何用线性法来计算欧拉函数,这可能就是欧拉法的一个应用。也就是说,线性法是基础算法,而欧拉法可能特指在线性法过程中同时计算欧拉函数或其他数论函数的方法。因此,它们的核心选机制相同,但欧拉法在实现时加入了额外的步骤来计算欧拉函数。 总结可能的区别: 1. 核心算法相同,都是线性时间复杂度,确保每个合数被最小质因数除一次。 2. 欧拉法可能特指在法的过程中计算欧拉函数,而线性法一般指仅素数。 3. 因此,实现上,欧拉法在代码中会有额外的变量或步骤来处理欧拉函数的计算,而线性法则仅维护素数列表和最小质因数信息。 接下来需要确认这些信息是否正确。例如,查看引用[4]中的代码,确实是在线性法的框架内,增加了计算欧拉函数的部分,其中phi数组保存每个数的欧拉函数值,处理质数、合数时分别计算phi值。而普通的线性法可能不需要这些额外的步骤。 因此,两者的区别可能在于功能扩展:线性法用于高效素数,而欧拉法则在同样的法过程中计算欧拉函数,或者在处理时有不同的操作,但法机制本身是相同的。 因此,回答用户的问题时,需要说明: - 线性法和欧拉法通常指的是同一种法机制,确保每个合数被最小质因数除,时间复杂度O(n)。 - 但在某些上下文中,欧拉法可能特指结合了欧拉函数计算的线性法实现,即在素数的同时计算每个数的欧拉函数值。 - 因此,区别主要在于是否扩展了功能,而基础法过程是一致的。 接下来需要给出两者的实现示例,比较它们的代码差异,展示欧拉法如何计算欧拉函数,而线性法仅素数。 例如,线性法的代码可能如下: ```python def linear_sieve(n): is_prime = [True] * (n+1) primes = [] for i in range(2, n+1): if is_prime[i]: primes.append(i) for p in primes: if i * p > n: break is_prime[i*p] = False if i % p == 0: break return primes ``` 而欧拉法在计算欧拉函数的实现可能如下: ```python def euler_sieve(n): is_prime = [True] * (n+1) primes = [] phi = [0] * (n+1) phi[1] = 1 for i in range(2, n+1): if is_prime[i]: primes.append(i) phi[i] = i - 1 for p in primes: if i * p > n: break is_prime[i*p] = False if i % p == 0: phi[i*p] = phi[i] * p break else: phi[i*p] = phi[i] * (p - 1) return primes, phi ``` 这样,欧拉法在过程中维护了phi数组,用于存储每个数的欧拉函数值。这说明欧拉法不仅素数,还能计算欧拉函数,而线性法则专注于素数选。因此,两者的区别在于功能扩展,而非基础算法机制。 综上,用户的问题需要明确:线性法和欧拉法在核心机制上是相同的,但欧拉法可能用于指代那些在的过程中计算数论函数(如欧拉函数)的实现。因此,它们的区别在于应用范围和功能,而非基础算法步骤的不同。</think>### 线性法 vs 欧拉法:算法实现与比较 #### 1. 核心思想与时间复杂度 - **线性法**和**欧拉法**的核心思想相同:确保每个合数仅被其**最小质因数**除一次,时间复杂度均为 $O(n)$[^1][^3]。 - 两者的区别主要体现在**功能扩展**上: - 线性法专注于**高效素数**。 - 欧拉法则在素数的同时,可**计算数论函数**(如欧拉函数 $\varphi(n)$)[^4]。 --- #### 2. 算法实现对比 ##### 2.1 线性法(仅素数) ```python def linear_sieve(n): is_prime = [True] * (n+1) primes = [] # 存储素数 for i in range(2, n+1): if is_prime[i]: primes.append(i) # 用当前数i与已出的素数相乘标记合数 for p in primes: if i * p > n: break is_prime[i * p] = False if i % p == 0: # 保证最小质因数除 break return primes ``` - **关键步骤**:当 `i % p == 0` 时终止内层循环,避免重复标记[^2]。 ##### 2.2 欧拉法(同时计算欧拉函数) ```python def euler_sieve(n): is_prime = [True] * (n+1) primes = [] # 存储素数 phi = [0] * (n+1) # 存储欧拉函数值 phi[1] = 1 for i in range(2, n+1): if is_prime[i]: primes.append(i) phi[i] = i - 1 # 素数欧拉函数值为i-1 # 标记合数并更新phi值 for p in primes: if i * p > n: break is_prime[i * p] = False if i % p == 0: phi[i * p] = phi[i] * p # i与p不互质时的公式 break else: phi[i * p] = phi[i] * (p - 1) # i与p互质时的公式 return primes, phi ``` - **关键扩展**:根据 $i$ 与质数 $p$ 的关系,利用递推公式计算 $\varphi(i \cdot p)$[^4]。 --- #### 3. 性能与应用场景 | **特性** | 线性法 | 欧拉法 | |----------------|------------------------|--------------------------| | **主要功能** | 素数 | 素数 + 计算欧拉函数 | | **空间复杂度** | $O(n)$ | $O(n)$(需额外存储phi数组)| | **适用场景** | 仅需素数列表 | 需同时处理数论函数问题 | --- #### 4. 关键区别总结 1. **功能差异**: - 线性法仅生成素数。 - 欧拉法可在线性法框架内扩展计算**欧拉函数**或其他数论函数。 2. **实现复杂度**: - 欧拉法需维护额外变量(如 `phi` 数组),逻辑略复杂。 ---
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