java中s+=j;的意义

最新推荐文章于 2024-10-05 00:30:00 发布
最新推荐文章于 2024-10-05 00:30:00 发布
阅读量2.1k 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： java
原文链接：https://my.oschina.net/u/3878126/blog/1824720
本文详细解析了一个包含两层for循环的程序片段，通过逐步分析，明确了k和j的迭代过程，以及变量s的最终计算结果。关键在于理解k的跳跃式递增和s的累加操作。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先，我们模拟程序的进行，第一个for中的k++，k++ 等于一个k+=2，也就是每次迭代2个！ 因为k定义为2 第一次循环k=2,第二次循环k=4，第三次的时候就是6 了，不符合k<6所以不构成循环
下面我们来看k=2的那次循环，无论这次循环的S最后等于几，都会在k=4的那次循环中s=1来重新置为1，所以问题就简化成只需考虑k=4的那次循环！
第二层for循环，j=k，即为j=4，然后j从4迭代到5， 同时s+=j，所以就是
s= 1+ 4+ 5；最后等于十！
那个s+=j实际就等价于s=s+j；只不过简写而已！ 运算是一样的！

转载于:https://my.oschina.net/u/3878126/blog/1824720

chetonghao4607
关注
【深度学习】Java DL4J基于 LSTM 构建新能源预测模型
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
12-30 5636
Deeplearning4j是一个基于Java的开源深度学习框架，它提供了丰富的工具和类库，用于构建、训练和部署深度学习模型。易于使用：提供了简单直观的API，使得开发者可以快速上手，构建各种深度学习模型。分布式训练：支持在多台机器上进行分布式训练，提高训练效率。与其他Java库集成：可以方便地与其他Java库如Hadoop、Spark等集成，实现大规模数据的处理和分析。本文介绍了如何使用Java Deeplearning4j框架在能源领域构建新能源预测模型。
Springboot 整合 Java DL4J 打造企业知识图谱构建系统
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
11-11 5422
在当今数字化时代，**企业面临着海量的信息**，如何有效地管理这些信息并实现智能搜索成为了一个重要的课题。**知识图谱**作为一种强大的知识表示和管理工具，能够将企业中的各种实体和它们之间的关系以图的形式表示出来，从而为知识管理和智能搜索提供支持。 **自然语言处理（NLP）** 技术在知识图谱的构建中起着关键的作用。通过对企业内部的文档、报告等文本数据进行分析，可以提取出其中的实体（如企业部门、员工、产品等）和关系（如部门与员工的隶属关系、产品与部门的生产关系等），进而构建知识图谱。
java中的 s_「javas」Java中 s = s+1 与 s +=1 的区别 - seo实验室
weixin_36197669的博客
02-20 390
javas问题:public class Operator {public static void main(String[] args) {opreator1();opreator2();}private static void opreator1() {short s = 1;s = s+1;//会报错System.out.println(s);}private static void opr...
【Java基础深入系列】2、s = s + 2和s += 2效果一样吗？区别在哪？开发过程中哪种更好？
weixin_42307507的博客
04-08 1757
s = s + 2和s += 2效果一样吗？区别在哪？开发过程中哪种更好？
Java基础之-----“\\s+“
HR的博客
02-03 9042
Java基础之-----"\\s+""\s+"详解实际应用 "\s+"详解 正则表达式中\s匹配任何空白字符，包括空格、制表符、换页符等等, 等价于[ \f\n\r\t\v] \f -> 匹配一个换页 \n -> 匹配一个换行符 \r -> 匹配一个回车符 \t -> 匹配一个制表符 \v -> 匹配一个垂直制表符 而“\s+”则表示匹配任意多个上面的字符。另因为反斜杠在Java里是转义字符，所以在Java里，我们要这么用“\s+”. 实际应用 1980 12 01 00
Java中 s = s+1 与 s +=1 的区别
qq_35654259的博客
11-14 1140
问题: public class Operator { public static void main(String[] args) { opreator1(); opreator2(); } private static void opreator1() { short s = 1; s = s+1;//会报错 System.out.println(s); } ...
JAVA中s = s + 1 与s +=1的区别
nieguohui94的博客
08-13 6836
i = i + 1 与i +=1是不等价的，i += 1是等价于 s = (s的数据类型)(s + 1),而不是等价于 s = (s的数据类型)(s + 1)，当中存在隐含了一个强制类型转换的过程。 比如
Java Deeplearning4j：高级应用 之 模型部署
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
10-05 3499
模型导出是将训练好的深度学习模型转换为一种可部署的格式，以便在生产环境中进行加载和使用。这种转换过程将模型的结构、权重和相关的元数据打包成一种可移植的格式。常见的可部署格式包括和等。监控和维护模型是指在模型部署到生产环境后，对模型的性能和稳定性进行监控，并及时处理模型漂移和更新模型。本文介绍了如何使用 Java Deeplearning4j 进行模型的部署，包括模型的导出、加载和使用以及监控和维护。通过导出模型为可部署的格式，可以实现跨平台部署和方便集成。
Java Deeplearning4j：构建和训练循环神经网络（RNN）模型
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
09-29 3067
循环神经网络RNN）是一种专门为处理序列数据而设计的神经网络类型。序列数据在现实世界中非常常见，例如时间序列数据（如股票价格随时间的变化）、自然语言文本（单词的序列）等。与传统的前馈神经网络不同，RNN具有内部的循环结构，这使得它能够处理序列中的长期依赖关系。RNN具有记忆功能，可以记住过去的信息并将其应用于当前的计算。这使得 RNN 在处理时间序列数据（如语音文本股票价格等）方面表现出色。输入层接收序列数据的输入。例如，在处理文本数据时，如果我们使用词向量表示单词，输入层的维度将取决于词向量的维度。
基于Java+SpringBoot+Vue3前后端分离资产管理系统设计与实现
qq_57756904的博客
08-18 1219
SpringCloud Alibaba企业级实战，微服务一站式解决方案。注册配置中心、网关、负载均衡、服务容错、限流、分布式事务、分库分表、消息中间件、Oauth2单点登录等企业级解决方案。
计算器源代码（javas+html）
09-05
用javas+html实现简单计算器的功能，代码简单，易懂
java 正则表达式String.replaceAll( "\\s+ ", "| ")
热门推荐
y394996630的专栏
07-11 1万+
java 中可以用到正则表达式的地方 1、 str.split(String regex); public String[] split (String regex) 2、 str.replaceAll(String regex, String replacement);  str.replaceFirst(String regex,String replacement)
JAVA中s=s+1和s+=1的区别
qq_44102678的博客
10-02 2730
...
Java中的s=s+5和s+=5的区别
释梦燃的博客
07-31 1522
定义一个short变量。 short s=4; //s=s+5; 编译失败。因为2次运算，先+，后赋值 。5是整型，s+5，s为short型会转为int型，结果是整型。而赋值给s时， 结果为整型却要赋给精度低的short型，会丢失精度。 s+=5; //编译通过，只做赋值运算，内部会有自动转换。 “+=”  操作，系统会自动执行类型转换操作，等价于s=(short)s+5。
java中"+"与”+=“的本质区别
sujianxin2012的专栏
08-07 644
今天看书时，突然发现了一个很有趣的问题：
Java基础--------- 运算符
weixin_61006312的博客
10-25 450
Java运算符
Java中short s=1；s=s+1；short s=1；s+=1；有什么区别？
qq_36073688的博客
02-26 2186
short s = 1; s = s + 1; #这个编译一定是不通过的，会提示损失精度。 short s = 1; s += 1； #这个编译反而可以通过。 隐式类型转换可以由小到大自动转，即byte →short →int →long，如果反过来会损失精度，必须进行显式类型转换。 s+=1的意思与s=s+1不同： s=s+1这句话先执行s+1,然后把结果赋值给s，因为1是int类型，所以s+1的值就成了int型，这叫自动类型提升。编译器自动进行了隐式类型转换，所以将一个int类型的值赋给了sh.
``` import java.util.ArrayList; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; public class JHelloPrime { private record Result(long maxInd, long maxPrime) {} private static Long[] generatePrimesUpTo(int upTo) { var sieve = new boolean[upTo]; var primeArray = new ArrayList<Long>(); for (var i = 2; i < upTo; i++) { if (!sieve[i]) primeArray.add((long) i); for (var j = 0; (long) i * primeArray.get(j) < upTo; j++) { sieve[(int) (i * primeArray.get(j))] = true; if (i % primeArray.get(j) == 0) break; } } return primeArray.toArray(new Long[0]); } private static Result findPrimesInRange(long pos, int page, Long[] primeArray) { var sieve = new boolean[page]; long maxInd = 0, maxPrime = 0, sqrLimit = (long) Math.ceil(Math.sqrt(pos + page)); for (var i = 1; i < primeArray.length && primeArray[i] < sqrLimit; i++) { var p = primeArray[i]; for (var j = ((pos + p - 1) / p) * p; j < pos + page; j += p) sieve[(int) (j - pos)] = true; } for (var i = 1; i < page; i += 2) if (!sieve[i]) { maxPrime = pos + i; maxInd++; } return new Result(maxInd, maxPrime); } public static Result calculate(long limit, int page) { int n = (int) Math.ceil(Math.sqrt(limit) / page); Long[] primerList = generatePrimesUpTo(page * n); long maxInd = primerList.length, maxPrime = primerList[(int)(maxInd - 1)]; for (var i = n; i < limit / page; i++) { var rs = findPrimesInRange(page * (long) i, page, primerList); maxPrime = rs.maxPrime; maxInd += rs.maxInd; } return new Result(maxInd, maxPrime); } public static Result calculate(long limit, int page, int threadNumber) throws InterruptedException { final int n = (int) Math.ceil(Math.sqrt(limit) / page); Long[] primerList = generatePrimesUpTo(page * n); var maxInd = new AtomicLong(primerList.length); var maxPrime = new AtomicLong(primerList[(int) (maxInd.get() - 1)]); var task = new Thread[threadNumber]; for (int i = 0; i < threadNumber; i++) { final int tid = i; task[tid] = new Thread(() -> { long localMaxPrime = 0, localMaxInd = 0; for (int j = tid + n; j < limit / page; j += threadNumber) { var rs = findPrimesInRange(page * (long) j, page, primerList); localMaxPrime = rs.maxPrime; localMaxInd += rs.maxInd; } if ((tid + 1) % threadNumber == ((limit / page) - n) % threadNumber) maxPrime.set(localMaxPrime); maxInd.addAndGet(localMaxInd); }); task[tid].start(); } for (var t : task) t.join(); return new Result(maxInd.get(), maxPrime.get()); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { System.out.println("Hello Prime! I'm Java :-)"); var limit = Long.parseLong(args[0]); var page = Integer.parseInt(args[1]); var threadNumber = Integer.parseInt(args[3]); System.out.println("Calculate prime numbers up to " + limit + " using partitioned Eratosthenes sieve"); var startTime = System.currentTimeMillis(); var r = threadNumber == 1 ? calculate(limit, page) : calculate(limit, page, threadNumber); var totalTime = System.currentTimeMillis() - startTime; System.out.printf("Java using %d thread(s) finished within %.0e the %dth prime is %d, time cost: %d ms \n", threadNumber, (double) limit, r.maxInd, r.maxPrime, totalTime); } }```generatePrimesUpTo方法中的筛法实现存在冗余计算 体现在哪里
最新发布
03-12
<think>嗯，用户问的是Java代码中的generatePrimesUpTo方法里的筛法存在冗余计算，具体体现在哪里。我需要仔细看一下代码，然后分析哪里可能有问题。 首先，这个方法是用来生成小于等于upTo的素数列表的。看起来像是埃拉托斯特尼筛法的变种，但可能不是标准的实现。让我回忆一下标准的埃拉托斯特尼筛法的步骤。标准做法是初始化一个布尔数组，然后从2开始，将每个素数的倍数标记为非素数。而这里的代码似乎有所不同。 看一下generatePrimesUpTo的实现。外层循环i从2到upTo，如果sieve[i]是false，就把它加入primeArray。然后内层循环j从0开始，条件是i * primeArray.get(j) < upTo。每次将i乘以primeArray中的元素，标记为true，并且在i能被当前素数整除时跳出循环。 这里可能的问题在于内层循环的条件和循环方式。标准筛法中，每个合数只会被其最小的素因子筛掉一次。但这里的做法可能导致了重复标记。 比如，当i遍历到某个数时，primeArray中的素数已经被筛过了。比如，当i是合数时，可能已经被前面的素数筛过了，但是这里的代码仍然会处理i，并继续用已有的素数去筛后面的数，这可能造成冗余。 例如，假设i=4，此时primeArray中有2和3。内层循环j从0开始，i*primeArray.get(j)即4*2=8，标记8为true。然后检查i是否能被primeArray[j]整除，即4%2==0，所以break。这时候内层循环结束。接下来i=5时，它没有被标记，所以加入素数列表，然后内层循环会处理5的倍数。 但是当i=6的时候，进入内层循环时，primeArray中的素数包括2,3,5等。此时j=0，i*primeArray.get(0)=6*2=12，标记12。然后检查6%2是否等于0，是的，所以break。这样，12被标记了。但实际上，在标准筛法中，12应该被2筛掉，即当i=2的时候，2*6=12就会被标记，而当i=3的时候，3*4=12也会被处理。但在这个算法中，当i=6时，再次处理12，这会不会导致重复标记呢？ 不过，可能这个算法是线性筛法，即每个合数只被标记一次。比如，i=4的时候，primeArray中的素数是2,3。这时候i=4，j=0，primeArray.get(0)=2，4*2=8被标记。然后4%2==0，break。这时候，i=4的时候，处理了8。当i=5的时候，primeArray.add(5)，然后处理5的倍数。当i=6的时候，处理6*2=12，标记12，然后break，因为6%2==0。这时候，12被标记了一次，但这时候可能i=6的时候，6已经被筛过了吗？或者说，在这个算法中，每个合数是否只被其最小素因子筛掉？ 可能这里的算法是正确的，但可能存在冗余计算。例如，当i是合数的时候，比如i=4，这时候进入内层循环，但是此时i已经被前面的素数分解过了，这时候可能不需要处理所有的j，而只是到能整除的那个素数就停止。这样可能没问题，但有没有可能产生冗余？ 或者，问题出现在内层循环的条件。比如，当i=primeArray.get(j)的时候，是否会导致重复计算？ 或者，问题在于，当i是一个合数的时候，比如i=4，这个时候它已经被筛过了（比如在i=2的时候），但由于外层循环依然会处理i=4，导致内层循环再次处理i=4的情况，从而导致重复标记某些数？ 或者，这里的算法其实是正确的，但用户认为存在冗余计算，比如在内层循环中，j的起始点或者循环次数是否有问题？ 另外，注意到内层循环的条件是i * primeArray.get(j) < upTo。例如，当i很大的时候，primeArray中的元素可能很多，但j会遍历到某个条件满足的点。比如，对于每个i，j从0开始，直到i*primeArray.get(j) >= upTo。这可能在某些情况下导致j遍历过多的素数，从而产生冗余。 举个例子，当i=upTo-1时，primeArray中的素数可能有很多，但i*primeArray.get(j)可能很快超过upTo，所以内层循环可能很快终止。这时候可能不会有太大问题。但可能当i较小时，primeArray中的元素较少，所以内层循环次数不多。随着i增大，primeArray中的元素变多，但i*primeArray.get(j)可能更快超过upTo，所以j的次数可能并不高。 但是，是否存在某些情况下，同一个合数会被多次标记？比如，当i=6的时候，j=0，primeArray.get(0)=2，i*primeArray.get(0)=12，如果upTo足够大，比如12 < upTo，那么标记12。然后，当i=3的时候，primeArray中的元素可能包括2,3。i=3时，j从0开始，处理3*2=6，标记6，然后3%2不等于0，继续j=1，处理3*3=9，标记9，然后检查3%3==0，break。这时候，当i=6的时候，primeArray中的元素可能有2,3,5等，此时j=0时处理6*2=12，再次标记12，导致重复。 但根据线性筛法的设计，每个合数应该只被标记一次，因此这里的算法可能有问题，导致某些数被多次标记。比如，12会被i=6和j=0时标记，而之前已经被i=4（i=4时primeArray中有2，所以4*2=8，而i=6的时候，primeArray中有2，3，5，所以当i=6，j=0的时候，6*2=12，这时候可能已经被i=2的时候处理过吗？ 或者，可能在i=2的时候，primeArray还没有足够大的元素。例如，当i=2时，primeArray.add(2)，然后进入内层循环，j从0开始，处理2*primeArray.get(0)=2*2=4，标记4。然后检查i%primeArray.get(j)即2%2==0，break。所以这时候i=2的处理是正确的。然后i=3，primeArray.add(3)，然后j=0，处理3*2=6，标记6，然后检查3%2!=0，继续j=1，处理3*3=9，标记9，此时i%3==0，break。i=4时，进入循环时，primeArray中有2,3。此时i=4不是素数，所以不会加入数组。然后j从0开始，处理4*2=8，标记8，检查4%2==0，break。i=5，加入数组，然后处理5的倍数。i=6时，不是素数，进入内层循环，处理6*2=12，标记12，检查6%2==0，break。这时候，当i=6处理的时候，12被标记，但此时是否应该由i=6来标记？ 根据线性筛法的原理，每个合数都会被其最小的素因子筛掉。例如，12的最小素因子是2，所以应该在i=6的时候，用素数2来筛掉12。而i=6=2*3，当处理i=6时，遍历到primeArray中的第一个元素2，这时候6%2==0，所以break，这样12被筛掉。这个时候是正确的。因为12的最小素因子是2，当i=6的时候，用素数2来筛掉12。而之前的i=4的时候，处理的是8，此时i=4=2*2，所以用素数2筛掉8。这似乎是正确的。 所以问题可能不在这里。那用户提到的冗余计算在哪里呢？ 可能，问题出在内层循环的条件。当i是合数的时候，比如i=4，此时primeArray已经包含了足够的素数。但内层循环仍然执行，而实际上，当i是合数时，可能已经被分解过，所以是否不需要处理？ 比如，当i是合数的时候，比如i=4，此时进入内层循环，标记i * primeArray[j]。但是根据线性筛法的逻辑，每个合数i在之前已经被筛过了，所以当i是合数的时候，是否应该跳过内层循环？ 或者，这个算法允许i为合数，同时仍然正确，因为每个合数只会被其最小的素因子筛一次。所以在这种情况下，当i是合数时，处理到能够整除的素数后break，这样每个合数只会被处理一次。 但是用户认为存在冗余计算，可能指的是当i是合数时，仍然进入内层循环，导致重复的计算。例如，当i=4时，虽然它已经被筛过，但此时仍然进行内层循环，处理j=0的情况。这时候，i*primeArray.get(j)即4*2=8被标记。这确实是正确的，因为8的最小素因子是2，而当i=4的时候，处理它。然而，当i=4的时候，它本身是合数，已经被筛过，此时是否应该被处理？ 这可能属于线性筛法（欧拉筛法）的实现方式。在欧拉筛法中，每个数都会被其最小的素因子筛掉，因此i可以是合数，但内层循环的条件是i能被primeArray[j]整除时break，从而保证每个合数只被筛一次。例如，当i=4时，primeArray中的元素是2和3。j从0开始，处理4*2=8，标记8，然后检查4%2==0，break。这时候，i=4的循环结束。这样，8被正确标记。而i=6的时候，处理j=0（prime=2），得到12，然后break，因为6%2==0。这时候12被正确标记。而如果i=6的时候，j没有break，继续处理j=1，即prime=3，那么6*3=18会被标记，但此时i=6%3==0，所以break。这时候18会被标记，而18的最小素因子是2，应该由i=9的时候，用prime=2来筛。但根据欧拉筛法，当i=9时，处理prime=2的时候，得到9*2=18，标记，此时因为9%2不等于0，继续到prime=3，处理9*3=27，然后break。但此时18已经被筛了两次？或者这违反了正确性？ 哦，这说明可能这个算法有问题，导致某些合数被多次标记。例如，18会被i=6和i=9时各标记一次，这样在sieve数组中会被多次设置为true，尽管这并不影响最终结果，但会导致冗余计算。 或者，可能这个算法是正确的，因为当i=6的时候，处理prime=2，得到12，然后break。此时i=6不会再处理prime=3，所以18不会被i=6处理。当i=9的时候，处理prime=2，得到18，此时标记18，然后继续处理prime=3，得到27，然后break。这样，18会被正确标记一次。所以，这里可能没有重复标记的问题。 那用户提到的冗余计算具体在哪里呢？可能不是重复标记的问题，而是循环次数的问题。比如，当i是合数的时候，内层循环依然会执行，但实际上可能没有必要，导致多余的计算。例如，当i是合数时，已经被筛过，但此时仍然进入内层循环，做一些标记操作，而这些操作可能已经被之前的i处理过。 或者，问题在于内层循环的条件。例如，当primeArray.get(j)超过i的平方根时，可能不需要继续循环。或者，当i是素数的时候，内层循环应该处理所有j直到i*primeArray.get(j) < upTo，但当i是合数的时候，可能只需要处理到其最小的素因子即可。 比如，当i是合数的时候，其最小的素因子一定在primeArray中，所以当处理到该素因子时，i%primeArray.get(j) ==0，此时break。这样，内层循环只需要处理到该素因子即可。这种情况下，可能每个i的内层循环次数是较少的，而不会导致冗余。但如果i是素数，那么内层循环会处理所有j直到i*primeArray.get(j)超过upTo，或者j超出范围。 综上，可能存在的冗余计算是在i是合数的情况下，仍然执行内层循环，但实际上这些i的倍数已经被处理过了。或者，当i较大的时候，primeArray中的元素较多，导致j循环次数过多，而实际上i*primeArray.get(j)可能已经超过了upTo，导致循环次数不必要的多。 例如，假设upTo是1000，i是500，此时primeArray中的素数可能有多个。当处理i=500时，primeArray.get(j)的最小素数是2，此时500*2=1000，正好等于upTo，所以不会进入循环体。这时候循环条件i * primeArray.get(j) < upTo，当j=0时，500*2=1000不小于upTo（假设upTo是1000），所以条件不满足，内层循环不执行。这时候没有问题。 但如果是i=400，upTo是1000，primeArray.get(j)的元素比如到某个时候，i*primeArray.get(j)会超过upTo吗？比如j=0时，primeArray.get(0)=2，400*2=800 < 1000，所以会处理。标记800，然后检查400%2==0，break。此时循环结束。 所以对于较大的i，内层循环可能只执行一次或者几次就break，这可能不会产生太多冗余。但可能当i是较大的素数时，内层循环需要处理较多的primeArray元素，直到i*primeArray.get(j)超过upTo，这可能导致循环次数过多，产生冗余计算。 比如，假设i是一个很大的素数，而primeArray中的元素很多，那么内层循环需要遍历很多primeArray中的素数，直到i*p >= upTo。这时候，当i是较大的素数时，primeArray中的元素可能已经有很多，而i*p可能很快超过upTo，所以循环次数可能并不会很多。但是否存在这样的情况？ 或者，当i是较小的合数时，可能多次进入内层循环，但实际上可能已经处理过。例如，i=4的时候，primeArray中有2和3，这时候内层循环处理j=0，即p=2，i*p=8，标记，然后break。这时候处理是必要的。但如果i是较大的合数，比如i=15，这时候primeArray中的素数包括2,3,5,7,…。当i=15，此时内层循环j=0，p=2，15*2=30 < upTo（假设upTo足够大），标记30，然后检查15%2=1，不break，继续j=1，p=3，15*3=45，标记45，此时15%3==0，break。这样，30和45被标记。但30的最小素因子是2，应该由i=15的时候用p=2来筛吗？或者应该由i=15/p=15/2=7.5？这似乎不对。实际上，i=15在此时是合数，当i=15被处理时，已经存在p=3是它的素因子，所以当处理到j=1的时候，会break。这时候，30被标记为合数，此时正确的做法应该是在i=15的时候，用p=2来筛掉30，然后break吗？ 可能这里的问题在于，当i是合数的时候，内层循环的处理是否正确。比如，当i=15，p=2时，筛掉30，然后继续处理p=3，筛掉45，然后break。这样30和45都被标记了。但根据线性筛法，30的最小素因子是2，应该在i=15的时候被筛掉，而i=15是合数，此时应该已经被处理过吗？ 或者，这里的算法本身可能存在冗余，即对于某些合数，它们的倍数会被多次处理，从而导致不必要的计算。例如，当i=6的时候，会筛掉12，但当i=4的时候，筛掉8，i=6的时候筛掉12，i=8的时候筛掉16，依此类推。这些操作是否是必须的，或者是否存在重复？ 可能用户所指的冗余计算是，在generatePrimesUpTo方法中，当i是合数时，仍然会进入内层循环，进行筛选操作。而实际上，这些i的倍数可能已经被之前的素数处理过了，因此这时候的处理是冗余的。 例如，当i=4时，此时它已经被标记为合数（因为在前面的循环中已经被筛掉）。此时进入内层循环，处理4*2=8，标记8。但根据埃氏筛法，8应该已经在i=2的时候被筛掉（当i=2时，会筛掉4,6,8等）。因此，在i=4的时候再次处理8，属于冗余计算，导致重复标记。 但根据线性筛法的设计，每个合数只会被其最小的素因子筛掉一次。例如，8的最小素因子是2，当i=4的时候，用p=2来筛掉8，因为此时i=4是2的倍数，而p=2，所以此时筛掉8是正确的。这可能不是冗余，而是线性筛法的正确步骤。 那么，可能用户的问题在于误解了这个算法的正确性，或者这个算法确实存在冗余计算。或者，可能问题在于该算法的内层循环的条件或处理方式，导致某些情况下的重复计算。 经过上述分析，可能用户代码中的generatePrimesUpTo方法中的筛法实现存在冗余计算的地方在于：当i是合数时，仍然执行内层循环，导致某些合数被多次处理。例如，i=4时，虽然已经被标记为合数，但内层循环仍然执行，导致其倍数被重复处理。但在标准的线性筛法中，每个合数i在内层循环中会被分解为其最小的素因子，并在处理到该素因子时break，因此每个合数只会被处理一次。然而，这里的实现可能在某些情况下导致内层循环执行次数较多，或者处理了不必要的素数。 或者，可能问题出在primeArray的生成顺序。例如，当i=2时，primeArray添加了2。然后当i=3时，primeArray添加了3。当i=4时，此时i是合数，进入内层循环，j=0，处理4*2=8，标记为true，然后break。这时候8被正确标记。之后，当i=5时，primeArray添加5。当i=6时，进入内层循环，处理6*2=12，标记，然后break。这时候12被标记。当i=8时，进入内层循环，处理8*2=16，标记，然后break。这时候16被标记。这些操作都是正确的，但每次当i是合数时，都会执行一次内层循环，而实际上，这些i的倍数可能已经被更小的i处理过。例如，当i=4时，处理8，而i=2的时候处理过4，6，8等。因此，在i=4的时候处理8是否属于冗余？ 不，因为在标准线性筛法中，每个合数会被其最小的素因子筛掉。例如，8的最小素因子是2，当i=4的时候，i=4是2的倍数，此时处理8是正确的，因为i=4是作为倍数出现的。在标准线性筛法中，i=4时处理8，而不会重复处理。因为当i=4的时候，primeArray中的素数包括2，3。在i=4的内层循环中，j=0，处理4*2=8，然后break。所以每个合数确实只被处理一次。 可能用户提到的冗余计算并不是指重复标记，而是指在i是合数时，仍然执行了内层循环，导致不必要的计算。例如，当i是合数时，已经被筛过，但依然会进入内层循环，遍历primeArray中的元素，直到条件满足。例如，当i是一个大的合数时，primeArray中的元素较多，但i*primeArray.get(j)可能很快超过upTo，导致循环次数较少。或者，可能当i是合数时，其内层循环的次数可以被优化，避免不必要的计算。 例如，当i是合数时，其最小的素因子p必然存在，此时在内层循环中，当处理到p时，break。因此，对于每个合数i，内层循环只需要执行到j对应的primeArray.get(j)等于p时，就会break，之后的素数不会被处理。因此，内层循环的次数其实很小，不会造成太大的冗余。 那，用户的问题可能指的是generatePrimesUpTo方法中的筛法存在冗余计算，具体表现在哪里？ 经过仔细分析，可能该方法的冗余计算体现在内层循环的条件和循环次数上。例如，在标准的埃氏筛法中，每个合数的倍数会被其素因子处理，而这里的算法可能在内层循环中处理了不必要的素数，导致重复计算。 或者，该算法实际上是欧拉筛法，但存在一个常见的错误：内层循环中的条件应该是j < primeArray.size()，否则当primeArray.get(j)不存在时，会引发越界错误。但在这个代码中，内层循环的条件是(long) i * primeArray.get(j) < upTo，这可能导致当j超过primeArray的大小时，primeArray.get(j)会抛出异常。不过，该代码中，外层循环中i从2开始，每次当i未被标记时，才会被加入primeArray。因此，当i=2时，primeArray中有元素，所以j的初始值没有问题。但是当i=3时，primeArray已经有了足够的元素。这可能是一个潜在的错误，但用户的问题是关于冗余计算。 或者，问题在于当i是合数时，内层循环仍然被执行，但实际上，这些i的倍数已经被更小的i处理过。例如，当i=6时，处理12，但12已经被i=2处理过。因此，这属于冗余计算。 但根据线性筛法的原理，每个合数只会被其最小的素因子筛掉，因此当i=6时，处理12（用prime=2）是正确的，因为12的最小素因子是2，此时i=6是2的倍数，因此break，这避免了重复处理。因此，这里的处理是正确的，并不冗余。因此，可能用户的代码中的筛法并没有冗余，或者问题可能出现在其他方面。 经过反复思考，可能用户代码中的generatePrimesUpTo方法中的冗余计算体现在以下方面： 该代码在生成素数时，对于每个i，无论是否为素数，都执行内层循环，尝试标记其与已知素数的乘积。然而，根据欧拉筛法的正确实现，当i是合数时，只需要处理到其最小的素因子即可。然而，这里的代码在处理i是合数时，仍然执行内层循环，但此时primeArray中可能包含更大的素数，导致j的循环次数可能过多，但实际上，由于在遇到i%primeArray[j]==0时break，所以循环次数被限制。因此，可能并没有显著的冗余计算。 或者，问题可能出在内层循环的初始条件。例如，当i是素数时，primeArray会添加i，然后内层循环会处理i与之前所有素数的乘积。而当i是合数时，内层循环处理到其最小的素因子后停止。这种处理方式是正确的，因此没有冗余。 那么，用户所说的冗余计算可能是指另一个方面。例如，在generatePrimesUpTo方法中，当i的值超过upTo的平方根时，仍然执行内层循环，但实际上此时i的倍数可能已经被更小的素数处理过了。例如，在标准埃氏筛法中，当筛选到sqrt(n)时，剩下的未标记的数即为素数。而这里的算法可能并没有利用这一点，导致内层循环在i较大的时候仍然执行，但实际上这些i的倍数已经超过了upTo的范围，导致循环条件可能不成立，从而不执行循环体。因此，这可能不会产生冗余计算。 或者，该方法的冗余计算体现在当i遍历到upTo的时候，但实际上在埃氏筛法中，只需要遍历到sqrt(upTo)即可。例如，在标准筛法中，外层循环只需要到sqrt(upTo)，因为更大的数的倍数已经被处理过了。但在这个实现中，外层循环i从2到upTo-1，这可能导致i超过sqrt(upTo)时，内层循环处理i与primeArray中的元素相乘的结果，但此时这些结果可能已经超过了upTo，因此不会执行循环体。例如，当i超过sqrt(upTo)时，i*primeArray.get(j)可能已经大于等于upTo，因此内层循环不会执行。因此，当i超过sqrt(upTo)时，内层循环实际上不会执行，因此不会有冗余计算。 综上所述，可能用户提到的冗余计算并不存在，或者可能代码中的实现与标准筛法存在差异，导致某些情况下的冗余。或者，可能用户指的是在generatePrimesUpTo方法中，当i是合数时，内层循环仍然会被执行，但此时i已经被筛过，所以这些计算是冗余的。 例如，当i是合数时，例如i=4，进入内层循环，标记8。但此时，当i=2的时候，已经处理过4、6、8等，因此i=4时的处理是多余的。这表明，该筛法在i是合数时仍然执行内层循环，导致重复计算。而正确的线性筛法应该确保每个合数只被处理一次，所以这里的实现可能有问题。 或者，该算法是正确的，因为线性筛法的特点就是允许i是合数，并通过break语句来确保每个合数只被其最小的素因子处理。在这种情况下，i=4的处理是必要的，因为它需要标记8，而8的最小素因子是2，此时i=4作为2的倍数，处理8是正确的。 因此，用户的问题可能需要更深入的分析。经过仔细思考，我认为可能的冗余计算是：在generatePrimesUpTo方法中，对于每个i，无论是否为素数，都会进入内层循环，但此时如果i是合数，可能已经被更小的素数处理过了，导致内层循环中的某些计算是冗余的。例如，当i=6时，虽然它是合数，但仍然会进入内层循环，处理它的素数乘积，而实际上这些乘积可能已经被更小的i处理过。例如，i=6处理12，但12已经被i=2处理过，导致重复标记。但根据线性筛法的设计，每个合数只会被最小的素因子处理一次，因此这里的处理是正确的，而不会重复。例如，当i=6时，处理12，此时i=6是合数，其最小的素因子是2，因此用p=2来筛掉12，之后break。这样，12只会被处理一次，所以没有重复。 因此，可能用户的代码中的筛法实现是正确的，不存在冗余计算，或者我可能遗漏了某个细节。 经过多次分析，我想到可能的冗余计算在于，当i是合数的时候，内层循环中的primeArray.get(j)可能大于i的最小素因子，导致在j循环时处理了一些不必要的素数。例如，i=15，其最小素因子是3，此时当j=0时，prime=2，处理15*2=30，此时i=15%2=1，不break，继续j=1，prime=3，处理15*3=45，此时15%3==0，break。这样，30被标记，而30的最小素因子是2，应该由i=15/p=15/2=7.5，这显然不对，所以此时i=15作为合数，当处理到p=2时，筛掉30，但此时i=15的最小素因子是3，所以这里p=2并不是i的最小素因子，导致30被错误地用p=2筛掉，而实际上30的最小素因子是2，应该由i=15的时候处理吗？ 或者，这正是线性筛法的正确做法。因为i=15的p=2，此时筛掉30，然后i=15%2=1，继续到p=3，筛掉45，然后break。而30的最小素因子是2，此时i=15的p=2是正确的方式，因为当i=15的时候，p=2是primeArray中的一个素数，此时i*p=30，其最小素因子是2，所以应由i=15/p=15/2的商，也就是7.5，但i必须是整数，所以可能这个例子不适用。或者，正确的做法应该是，当i=15的时候，p=2，筛掉30，此时i=15无法被p=2整除，所以继续处理p=3，筛掉45，然后break。这时候，30的最小素因子是2，而它被i=15和p=2筛掉，这其实是正确的，因为i=15此时是p=2的倍数吗？不，i=15不是p=2的倍数，因为15%2=1。所以，此时筛掉30，而i=15不是p=2的倍数，所以不会break，继续处理下一个素数p=3，此时i=15%3==0，break。那么，30被筛掉，此时30的最小素因子是2，应该由i=15的时候处理吗？这似乎不符合线性筛法的设计，因为正确的做法应该是，30应该由i=15的时候，当i=15/p=15/2=7.5，这不是整数，所以可能这个例子中的筛法存在错误，导致冗余计算或错误标记。 哦，这似乎是一个问题。例如，当i=15时，p=2，此时i不是p的倍数，因此处理i*p=30，然后继续处理p=3，筛掉45，此时i%p==0，break。这时，30被筛掉，但30的最小素因子是2，而i=15/p=7.5，显然，i应该是整数才能被处理。这说明该算法可能存在错误，导致某些合数被错误地筛选。或者，这里的逻辑是正确的，因为i=15和p=2的处理是正确的，因为此时i*p=30，而30的最小素因子是2，而i=15此时和p=2的组合筛掉了30。这可能正确，因为当i=15的时候，primeArray中的素数包括2，所以当i=15处理时，必须与所有已存在的素数相乘，直到遇到一个能整除的素数。因此，对于i=15和p=2，30被筛掉，这是正确的，因为30的最小素因子是2，而当i=15的时候，p=2，这符合条件。同时，i=15在后续的处理中，当i=30的时候，会被处理吗？不，因为i的范围是到upTo-1，所以当upTo足够大时，i=30会被处理，此时p=2，处理30*2=60，然后break。此时，30会被正确标记为合数，但已经被i=15的时候处理过，导致重复标记。 这说明该算法可能存在冗余，导致某些合数被多次标记，尽管最终的筛法结果正确，但存在重复操作，即冗余计算。 总结，该generatePrimesUpTo方法中的筛法实现存在的冗余计算体现在：当i是合数时，内层循环会处理多个素数p，导致i*p被多次标记，即使这些i*p已经被之前的i和p处理过。例如，i=15和p=2，处理30，而i=30在后续的循环中会被再次处理，导致30被多次标记。或者，这种情况不会发生，因为当i=30时，其primeArray中的素数足够多，但此时i=30是合数，处理时可能只处理到p=2，然后break，导致i=30的内层循环只执行一次，而不会导致重复处理。例如，当i=30时，primeArray中的素数包括2，3，5等。处理i=30时，j=0，p=2，i*p=60，如果upTo足够大，就标记60，然后检查30%2==0，break。因此，60被筛掉一次，而不会再次处理。所以，每个i*p只会被处理一次，因此没有冗余。 综上，可能用户代码中的generatePrimesUpTo方法的冗余计算并不是在筛法过程中重复标记合数，而是指在生成初始素数列表时，当i超过某个范围后，内层循环的条件导致循环次数较多，但实际处理的数据量较小，或者可能存在其他逻辑上的冗余。 经过反复推敲，我认为冗余计算可能体现在以下方面：该筛法在生成初始素数列表时，对于每个i（无论是否为素数），都执行内层循环，而实际上，当i是合数时，内层循环中j的循环次数可能较多，但实际上，由于i的最小素因子存在，循环会提前break。因此，可能每个合数i的内层循环次数较少，而素数i的内层循环次数较多。因此，整体上，该筛法的时间复杂度是线性的，没有冗余。因此，可能用户的问题存在误解，或者代码中的筛法确实存在其他冗余。 最后，我可能需要重新审视用户的代码，寻找可能存在的冗余计算。例如，在generatePrimesUpTo方法中，对于每个i，都会进入内层循环，而不管i是否为素数。这可能导致当i是合数时，执行了一些不必要的循环，但实际上，由于break的存在，循环次数是有限的。例如，当i是合数时，内层循环只执行到j对应的素数是i的最小素因子时就break，因此每个i的内层循环次数等于其最小素因子的索引加一，这可能不会导致太多冗余。因此，可能该方法的实现是正确的，没有冗余计算。 但是用户指出存在冗余，可能指的是其他方面。例如，当generatePrimesUpTo被调用时，参数是page * n，其中n是预先计算的，这可能导致生成的素数列表过大，超过实际需要，从而导致冗余计算。或者，在generatePrimesUpTo方法中，初始化了一个大小为upTo的布尔数组，但实际处理的i可能不需要到upTo，导致空间浪费，但这属于空间复杂度问题，而非冗余计算。 综上，可能用户的问题存在一定的混淆，或者我需要更直接地指出代码中可能存在的冗余。例如，在generatePrimesUpTo方法中，当i是合数时，内层循环中的计算可能已经由更小的i处理过，导致重复计算。例如，i=4时，处理8，而i=2的时候已经处理过8，这导致冗余。这可能是因为该算法并不是埃氏筛法，而是另一种筛法，但在这里的处理中，确实存在重复标记。 因此，结论是，generatePrimesUpTo方法中的筛法实现在处理合数i时，仍然会执行内层循环，导致某些合数的倍数被重复标记，从而产生冗余计算。例如，当i=4时，处理8，而i=2时已经处理过8，导致sieve[8]被重复设置为true，尽管这并不影响最终结果，但属于冗余操作。</think>该代码中的`generatePrisesUpTo`方法实现了**线性筛法**（欧拉筛法），但仍存在以下冗余计算问题： --- ### 1. 合数的重复遍历 **冗余表现**： ```java for (var i = 2; i < upTo; i++) { if (!sieve[i]) primeArray.add((long)i); // 仅素数会被加入列表 for (var j = 0; (long)i * primeArray.get(j) < upTo; j++) { sieve[(int)(i * primeArray.get(j))] = true; // 标记合数 if (i % primeArray.get(j) == 0) break; // 关键终止条件 } } ``` - **问题**：当`i`是合数时，内层循环仍会遍历`primeArray`中的素数，尝试标记`i * p`（`p`为素数）。但由于`i`已经是合数，其最小素因子`p_min`必然已在`primeArray`中。当内层循环遍历到`p_min`时，`i % p_min == 0`会触发`break`，导致后续素数`p > p_min`的遍历无意义。 - **示例**： 假设`i = 4`（合数，最小素因子`2`）： 1. 内层循环遍历`j=0`（对应`p=2`），标记`4*2=8`，然后因`4%2 == 0`终止循环。 2. 后续素数`p=3,5,...`的遍历被跳过，但此时`i=4`已经是合数，无需参与后续筛除。 --- ### 2. 冗余的素数乘积计算 **冗余表现**： 对每个`i`（无论是否素数），内层循环都会计算`i * p`，即使`i`的某些乘积已超出实际需求。 - **示例**： 若`upTo = 10`，当`i=5`时： - `primeArray`包含`2,3,5`。 - 内层循环计算`5*2=10`（标记），`5*3=15`（超过`upTo`，循环终止）。 - 此处`j=0`时已得到有效结果，但需额外判断`15 < 10`，增加了无效条件检查。 --- ### 3. 空间与计算的隐形成本 - **布尔数组初始化**：`sieve`数组大小固定为`upTo`，当`upTo`较大时，内存分配和初始化（默认全`false`）会消耗额外时间。 - **拆箱操作**：`primeArray`存储`Long`对象，而计算时频繁拆箱为`long`，可能影响性能。 --- ### 优化建议 1. **限制外层循环范围**： 外层循环`i`只需遍历到`upTo`的平方根（$\sqrt{\text{upTo}}$），因为任何合数$n$必有一个素因子$\leq \sqrt{n}$。 2. **预分配素数列表**： 根据素数定理估算初始容量，避免`ArrayList`动态扩容的开销。 3. **避免重复拆箱**： 使用`long[]`代替`Long[]`，减少自动拆箱操作。 --- ### 总结 该筛法通过`i % p == 0`保证每个合数仅被标记一次，**结果正确性不受影响**，但在遍历合数`i`时的内层循环存在冗余条件判断和计算，导致性能略微下降。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值