素数区间筛

素数区间筛

POj 2689
题意:给出区间[L,R]求出区间相邻最近的素数对,和相邻最远的素数对,没有输出没有,1<=L,R<= (2 ^ 31 - 1), 且保证 R - L <= 1e6.
思路:区间筛法,预处理出2 ~ sqrt®的所有质数p,再把(L,R)中能被p整除的数标记,即标记 j * p( [L / p ] <= j <= [ R / P] 为合数,注意(j >= 2, j == 1 就是素数p本身不要误筛)。

code:

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 1e6 + 10;
const int N = 50000; // sqrt(2^31) 46340
bool isprime[maxn]; //2 ~ sqrt(R)
bool isprime_big[maxn];
//pre
void init(){
    for(int i = 2; i < N; ++i) isprime[i] = 1;
    for(int i = 2; i * i < N; ++i){
        if(isprime[i]){
            for(int j = 2 * i; j < N; j += i){
                isprime[j] = 0;
            }
        }
    }
}

void solve(ll L,ll R){
    int len = R - L + 1;
    for(int i = 0; i < len; ++i) isprime_big[i] = 1;
    if(L == 1) isprime_big[0] = 0;
    for(ll i = 2; i * i <= R; ++i){
        if(isprime[i]){
            for(ll j = max(2LL,(L - 1 + i) / i) * i; j <= R; j += i){
                isprime_big[j - L] = 0;
            }
        }
    }
}

int main(){
    init();
    ll L,R;
    while(~scanf("%lld%lld",&L,&R)){
        solve(L,R);
        int len = R - L + 1;
        int lmin,rmin,lmax,rmax,cur = -1;
        int maxx = -1, minn =  (1LL << 31) - 1;
        for(int i = 0; i < len; ++i){
            if(isprime_big[i]){
                if(cur >= 0){
                    if(maxx < i - cur){
                        maxx = i - cur, lmax = cur + L, rmax = i + L;
                    }
                    if(minn > i - cur){
                        minn = i - cur, lmin = cur + L, rmin = i + L;
                    }
                    cur = i;
                }
                else{
                    cur = i;
                }
            }
        }
        if(maxx >= 0){
            printf("%d,%d are closest, %d,%d are most distant.\n",lmin,rmin,lmax,rmax);
        }
        else{
            puts("There are no adjacent primes.");
        }
    }
    return 0;
}

### 区间筛算法概述 区间筛(Segmented Sieve)是一种用于在给定范围内查找素数的有效算法。相比于传统的埃拉托斯特尼法,区间筛更适合处理较大的数值范围,尤其是当内存有限的情况下。 #### 实现方式 为了实现区间筛算法,通常会分为两个阶段: 1. **预选小范围内的素数** 首先,在较小的范围内(通常是根号级别大小),使用标准的埃拉托斯特尼法找出所有的素数。这部分操作可以在常量时间内完成,并且占用较少的空间资源[^3]。 2. **分段处理大范围的数据** 接下来,将整个待查区间分割成若干个小片段来逐一检验其中可能存在的质数。对于每一个子区间,仅需考虑那些小于等于该区间的平方根的小素因子即可有效地排除掉合数候选者们。 ```python import math def segmented_sieve(low, high): limit = int(math.sqrt(high)) + 1 prime = [True] * limit p = 2 while (p * p <= limit): if prime[p]: for i in range(p * p, limit, p): prime[i] = False p += 1 primes = [] for p in range(2, limit): if prime[p]: primes.append(p) n = high - low + 1 mark = [False] * (n + 1) for i in range(len(primes)): loLim = int(math.floor(low / primes[i]) * primes[i]) if loLim < low: loLim += primes[i] for j in range(loLim, high + 1, primes[i]): mark[j-low] = True for i in range(n): if not mark[i] and (i + low) != 1: print(i + low) segmented_sieve(10, 20) ``` 此代码实现了上述提到的方法,通过预先计算一个小范围内的所有素数并利用这些信息去标记更大的区间中的非素数位置,最终输出指定闭区间 `[low,high]` 内的所有素数。 #### 应用场景 - **密码学领域**:由于许多加密技术依赖于大整数分解难题,因此快速生成大量随机分布的大素数成为构建安全密钥的基础之一。 - **分布式系统测试工具**:模拟网络延迟或者丢包情况时需要用到伪随机序列发生器;而基于线性同余式的PRNG容易被预测出来,故采用更复杂的机制如Mersenne Twister配合上高质量种子源——即由区间筛产生的大批量互异真随机素数组成。 - **高性能数据库索引结构优化**:像B+树这样的自平衡多路检索型数据表经常面临频繁更新带来的性能瓶颈问题,此时引入哈希映射辅助查询路径缩短便显得尤为重要。选取合适的散列函数参数组合往往涉及到寻找满足一定条件约束关系的一系列特殊数字集合,这正是区间筛所擅长之处。
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