欧拉筛法 && 欧拉函数

本文介绍了欧拉筛法,一种优化埃拉托斯特尼筛法,使其复杂度降低到O(n)的方法,确保每个数只被最小质因子筛选一次。接着解释了欧拉函数的概念,给出了欧拉函数的性质及其计算公式,并展示了如何在筛质数的过程中以O(n)时间复杂度求出1到n的欧拉函数值。

#欧拉筛

对于O(nlognlogn)的埃拉特斯特尼筛法:

>for(int i=2;i<n;i++)
    {
        if(!vis[i])
        {
           prime[cnt++]=i;//保存素数 
           for(int j=i*i;j<n;j+=i)//i*i开始进行了稍微的优化
	       vis[j]=1;//因为 i 为素数 所以 i 的倍数  都是 合数 
        }
    }

可以发现有被重复筛到的数比如30 =2 * 15 =3 * 10 = 5* 6

欧拉筛就巧妙地让每个数都只被最小的质因子筛掉从而使复杂度变为O(n)

	for(int i=2;i<=maxn;i++)
	{
		if(!notprime[i])
		{
			prime[++cnt]=i;//统计质数
		}
		for(int j=1;j<=cnt&&prime[j]*i<=maxn;j++)
		{
			notprime[i*prime[j]]=1;
			if(i%prime[j]==0)//这里是精髓
				break;
		}
	}

通过

if(i%prime[j]==0)

这一句就实现了保证每个数只其最小质因子被筛一次
为啥?
对于一个数 a 假设它可以整除prime[ j ]
即 a= prime[ j ] * x
那么 a* prime[ j +1 ] = prime[ j ]* x * prime[ j+1 ]
所以 j 再往后就 没有必要筛了
因为a*prime[ j+1 ] 肯定会在 i= x * prime[ j+1 ]的时候被prime[ j ]筛掉

比如对于 i = 6 时
可以知道 6 = 2 * 3
那么 j=1 即 prime[ j ] = 2 时 2 * 6 = 12 被筛掉并退出循环
此时3 * 6 = 18并不会被筛掉因为18 = 3 * 2 * 3
所以后来当i= 9时 才会筛掉2 * 9 =18

#欧拉函数

定义:在数论中,对正整数n,欧拉函数是小于或等于n的数中与n互质的数的数目。
分几种情况

  1. 当n为质数时 phi( n ) = n-1因为质数的因数只有1和本身

  2. 若n为质数p的k次方 那么phi(n)=pk−pk−1=pk(1−1p)phi(n)= p^k - p^{k-1} =p^{k}(1-\frac 1 p)phin=pkpk1=pk(1p1)
    因为只有当一个数不包含质数p才可能与n互质,而包含质数p的数一共有1×p,2×p,3×p,...pp−1×p1\times p , 2 \times p ,3 \times p ,... p^{p-1}\times p1×p,2×p,3×p,...pp1×p 共 $ p^{k-1}$个

  3. 若n为两个质数p1 p2 的乘积: 如果a与p1互质(a < p1),b与p2互质(b < p2),c与p1p2互质(c < p1p2),则c与数对 (a,b) 是一一对应关系。由于a的值有φ(p1)种可能,b的值有φ(p2)种可能,则数对 (a,b) 有φ(p1)φ(p2)种可能,而c的值有φ(p1p2)种可能,所以φ(p1p2)就等于φ(p1)φ(p2)。有

phi(n)=p1k×p2k×(1−1p1)(1−1p2)=n×(1−1p1)(1−1p2)phi( n ) = p_1^k\times p_2^k \times (1-\frac1p_1)(1 - \frac 1 p_2 )=n\times (1-\frac1p_1)(1 - \frac 1 p_2 )phi(n)=p1

<think>好的,我现在要解决的问题是用户关于线性筛法欧拉筛法的区别及实现的疑问。首先,我需要回忆一下这两种筛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,线性筛法欧拉筛法都是用来筛选素数的算法,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]提到线性筛法也叫欧拉筛,是在埃氏筛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],埃氏筛法的问题在于会重复标记合数,而线性筛法则通过确保每个合数只被其最小质因数筛除来避免重复,从而将时间复杂度降为线性。引用[4]则提到欧拉筛法与线性筛法类似,核心思想是确保每个合数只被最小质因数筛除一次。看起来这里可能存在名称上的混淆,即线性筛法欧拉筛法可能指的是同一种算法?或者是欧拉筛法是线性筛法的一种实现,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,线性筛法欧拉筛法被视为同一种算法,而在其他资料中,欧拉筛法特指结合了计算欧拉函数筛法?或者可能用户提到的欧拉筛法其实是线性筛法的一个别称? 查看引用[3]的标题:“狂热算法篇”提到埃氏筛与线性筛(欧拉筛),这里括号里说明线性筛即欧拉筛。引用[2]中提到欧拉筛法代码,而引用[4]则讨论了线性筛法欧拉函数的关系,可能欧拉筛法在实现线性筛的同时,还能计算每个数的欧拉函数值? 因此可能的区别在于,线性筛法是一种通用的算法,用于高效筛选素数,而欧拉筛法可能是在线性筛法的基础上,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:欧拉筛法与线性筛法类似,核心思想是确保每个合数只被其最小质因数筛除一次。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“线性筛法欧拉函数”,其中讨论了用线性筛法计算欧拉函数的方法。因此可能欧拉筛法是指在线性筛法的过程中同时计算欧拉函数,而普通的线性筛法仅用于筛选素数? 或者可能,欧拉筛法和线性筛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筛法,有些则称欧拉筛法,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,欧拉筛法是在线性筛法的基础上,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筛法来计算欧拉函数,这可能就是欧拉筛法的一个应用。也就是说,线性筛法是基础算法,而欧拉筛法可能特指在线性筛法过程中同时计算欧拉函数或其他数论函数的方法。因此,它们的核心筛选机制相同,但欧拉筛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筛除一次。 2. 欧拉筛法可能特指在筛法的过程中计算欧拉函数,而线性筛法一般指仅筛选素数。 3. 因此,实现上,欧拉筛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,而线性筛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,确实是在线性筛法的框架内,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。而普通的线性筛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:线性筛法用于高效筛选素数,而欧拉筛法则在同样的筛法过程中计算欧拉函数,或者在处理时有不同的操作,但筛法机制本身是相同的。 因此,回答用户的问题时,需要说明: - 线性筛法欧拉筛法通常指的是同一种筛法机制,确保每个合数被最小质因数筛除,时间复杂度O(n)。 - 但在某些上下文中,欧拉筛法可能特指结合了欧拉函数计算的线性筛法实现,即在筛选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,而基础筛法过程是一致的。 接下来需要给出两者的实现示例,比较它们的代码差异,展示欧拉筛法如何计算欧拉函数,而线性筛法仅筛选素数。 例如,线性筛法的代码可能如下: ```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 ``` 而欧拉筛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,欧拉筛法在过程中维护了phi数组,用于存储每个数的欧拉函数值。这说明欧拉筛法不仅筛选素数,还能计算欧拉函数,而线性筛法则专注于素数筛选。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:线性筛法欧拉筛法在核心机制上是相同的,但欧拉筛法可能用于指代那些在筛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>### 线性筛法 vs 欧拉筛法:算法实现与比较 #### 1. 核心思想与时间复杂度 - **线性筛法**和**欧拉筛法**的核心思想相同:确保每个合数仅被其**最小质因数**筛除一次,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: - 线性筛法专注于**高效筛选素数**。 - 欧拉筛法则在筛素数的同时,可**计算数论函数**(如欧拉函数 $\varphi(n)$)[^4]。 --- #### 2. 算法实现对比 ##### 2.1 线性筛法(仅筛选素数) ```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与已筛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: # 保证最小质因数筛除 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 欧拉筛法(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 # 素数的欧拉函数值为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** | 线性筛法 | 欧拉筛法 | |----------------|------------------------|--------------------------| | **主要功能** | 筛选素数 | 筛选素数 + 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**: - 线性筛法仅生成素数。 - 欧拉筛法可在线性筛法框架内扩展计算**欧拉函数**或其他数论函数。 2. **实现复杂度**: - 欧拉筛法需维护额外变量(如 `phi` 数组),逻辑略复杂。 ---
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