质数因子(分解质因数)

描述


对于给定的整数 nn ,从小到大依次输出它的全部质因子。即找到这样的质数 p_1, p_2,…… p_k
使得 n = p_1 * p_2 *……* p_k 

输入描述


代表待分解的整数n((2≦n≦2×10^8+14))。
输出描述:
在一行上从小到大输出若干个整数,代表 n 的质因子。

答案说明

使用java语法求解,结果如下:

package a;

import java.util.Scanner;

/**
 * 分解质因数
 */
public class ToPrime {
	public static void main(String[] args) {
	        Scanner s = new Scanner(System.in);
	        int num = s.nextInt();
            //如果一直到除以其平方根也无法除尽,则可判定其本身是一个质数
	        double k = Math.sqrt(num);
	        for (int i = 2; i <=k ; ++i) {
	            while (num % i == 0) {
                    //能除尽则找到一个质因子并打印
	                System.out.print(i + " ");
                    //除以质因子的商赋值为新的数值,继续下一个循环,寻找其质因子
	                num /= i;
	            }
	        }
            //循环结束后如果该数值不是1,则该数值也是原数值的一个质因数
	        System.out.println(num == 1 ? "": num+" ");
	        
	    }
}

在编程中实现质数预处理并进行质因数分解算法,通常采用线性筛法(埃拉托斯特尼筛法的优化版本)来预处理质数,并记录每个数的最大或最小质因子。通过这种方式,可以在常数时间内完成对任意整数的质因数分解。 ### 算法思路 1. **预处理质数与质因子信息**: - 使用线性筛法(Linear Sieve)生成小于等于 `n` 的所有质数。 - 在筛的过程中,记录每个合数的最小质因子(Smallest Prime Factor, SPF)。 2. **质因数分解的实现**: - 利用预处理得到的最小质因子数组,对任意正整数 `x` 进行分解。 - 每次除以 `x` 的最小质因子,直到 `x` 变为 1。 ### 预处理代码(C++) ```cpp #include <iostream> #include <vector> using namespace std; const int MAX = 1e6 + 5; // 设置最大范围 vector<int> spf(MAX); // 存储每个数的最小质因子 // 预处理最小质因子表 void precomputeSPF() { spf[0] = spf[1] = 1; // 0 和 1 的最小质因子设为 1(无意义) for (int i = 2; i < MAX; ++i) { if (spf[i] == 0) { // i 是质数 spf[i] = i; for (int j = i * 2; j < MAX; j += i) { if (spf[j] == 0) spf[j] = i; // j 的最小质因子是 i } } } } // 对 x 进行质因数分解,返回质因子及其幂次 vector<pair<int, int>> primeFactorization(int x) { vector<pair<int, int>> factors; while (x > 1) { int p = spf[x]; // 获取 x 的最小质因子 int count = 0; while (x % p == 0) { x /= p; ++count; } factors.emplace_back(p, count); } return factors; } ``` ### 示例使用 ```cpp int main() { precomputeSPF(); int num = 360; vector<pair<int, int>> factors = primeFactorization(num); cout << num << " 的质因数分解为:"; for (auto &[p, exp] : factors) { cout << p << "^" << exp << " "; } cout << endl; return 0; } ``` ### 时间复杂度分析 - **预处理阶段**:时间复杂度为 $ O(n) $,其中 `n` 是最大预处理范围。 - **分解阶段**:对单个数 `x` 的分解时间为 $ O(\log x) $,因为每次除以一个质因子,直到 `x` 变为 1。 该方法在实际应用中非常高效,尤其适用于需要多次质因数分解的场景,例如数论题、密码学中的大整数处理等[^4]。
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