试题 算法提高 哥德巴赫猜想

试题 算法提高 哥德巴赫猜想
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问题描述
  根据所给函数(判断一个整数是否是素数),然后依托该函数,将输入N内的偶数(6-N),输出为两个素数之和(要求为可行的第一种分解),并各自验证哥德巴赫猜想:任何一个大于等于6的偶数(验证6到0x7FFFFF之间的偶数即可)都可以表示成两个素数之和,注意,此处不要求验证哥德巴赫猜想。
输入格式
  测试数据的输入一定会满足的格式。
  7
输出格式
  要求用户的输出满足的格式。
  6=3+3
样例输入
一个满足题目要求的输入范例。
例:
30
样例输出
与上面的样例输入对应的输出。
例:
6=3+3
8=3+5
10=3+7
12=5+7
14=3+11
16=3+13
18=5+13
20=3+17
22=3+19
24=5+19
26=3+23
28=5+23
数据规模和约定
  输入数据中每一个数的范围。
  例:0<n,m<100, 0<=矩阵中的每个数<=1000。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Scanner;

public class 哥德巴赫猜想2 {
public static	ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
public static int n=0;
public static String [] num    ;
	public static void main(String[] args) {
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		n = sc.nextInt();
		sc.close();
		 num = new String [n];
		zhishu();
		f(0,0);
		for (int i = 6; i <n; i+=2) {
			System.out.println(i+num[i]);
		}
	}
	public static void f(int start,int end){
		if(end>=list.size() || start>=list.size()) return;
		int temp = list.get(start)+list.get(end);
		if(temp>=n ) return;
		if(num[temp]==null)
		num[temp]="="+list.get(start)+"+"+list.get(end);
		f(start,++end);
		f(++start,end);
	}
	public static void zhishu(){
	A:	for (int i = 2; i <n; i++) { 
			int sqrt=(int) Math.sqrt(i);
			for(int num:list){
				if(i%num==0){
					continue A;
				}
				else if(num>sqrt)
					break;
			}
			list.add(i);
		}
	}

}


### 哥德巴赫猜想的 Python 实现 哥德巴赫猜想的核心在于验证任意大于2的偶数是否可以表示为两个素数之和。以下是基于多种方法实现这一算法的设计。 #### 方法一:通过双重循环查找符合条件的素数组合 此方法首先定义了一个辅助函数 `is_prime` 来判断某个数是否为素数,接着遍历所有可能的组合来寻找满足条件的结果[^1]。 ```python def is_prime(num): if num < 2: return False for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1): if num % i == 0: return False return True def goldbach_conjecture(n): result = [] for i in range(2, n // 2 + 1): if is_prime(i) and is_prime(n - i): result.append((i, n - i)) return result # 测试代码 number = 28 pairs = goldbach_conjecture(number) if pairs: print(f"{number} 可以被拆分为以下素数对:") for pair in pairs: print(f"{pair[0]} + {pair[1]}") else: print(f"{number} 不符合哥德巴赫猜想.") ``` --- #### 方法二:优化素数生成并减少冗余计算 为了提高效率,可以通过预先生成一定范围内的所有素数集合,从而避免重复调用 `is_prime` 函数多次执行相同的运算[^3]。 ```python import math def generate_primes(limit): primes = set() sieve = [True] * (limit + 1) sieve[0], sieve[1] = False, False for p in range(2, int(math.sqrt(limit)) + 1): if sieve[p]: for multiple in range(p*p, limit + 1, p): sieve[multiple] = False for idx, val in enumerate(sieve): if val: primes.add(idx) return sorted(primes) def verify_goldbach(n, prime_list): results = [] for prime in prime_list: if prime >= n: break complement = n - prime if complement in prime_list: results.append((prime, complement)) return results # 主程序逻辑 N = 50 primes_up_to_N = generate_primes(N) goldbach_pairs = verify_goldbach(N, primes_up_to_N) if goldbach_pairs: print(f"{N} 的哥德巴赫分解如下:") for pair in goldbach_pairs: print(f"{pair[0]} + {pair[1]}") else: print(f"{N} 不符合哥德巴赫猜想.") ``` --- #### 方法三:简化版单次扫描法 这种方法适用于快速测试较小数值范围内的情况,在实际应用中更加简洁明了[^4]。 ```python def check_goldbach(n): def _is_prime(x): if x < 2: return False for d in range(2, int(x**0.5)+1): if x%d == 0: return False return True solutions = [(p, n-p) for p in range(2, n//2+1) if _is_prime(p) and _is_prime(n-p)] return solutions test_number = 18 solutions_for_test_num = check_goldbach(test_number) if solutions_for_test_num: print(f"对于 {test_number}, 存在下列解:") for sol in solutions_for_test_num: print(f"{sol[0]} + {sol[1]}") else: print(f"{test_number} 不符合哥德巴赫猜想.") ``` --- ### 总结说明 以上三种方式分别展示了不同层次上的复杂度控制以及性能考量下的解决方案。具体选择取决于目标数据规模大小和个人偏好等因素的影响。
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