自然數(shù) 素?cái)?shù) 質(zhì)數(shù)

一個(gè)常見的問題是確定數(shù)字的素因式分解。 蠻力方法是審判部門（ 維基百科 ， 可汗學(xué)院 ），但是如果必須考慮多個(gè)數(shù)字，這需要大量的浪費(fèi)工作。

一種廣泛使用的解決方案是Eratosthenes篩（ 維基百科 ， 數(shù)學(xué)世界 ）。 容易修改Eratosthenes的篩網(wǎng)以使其包含每個(gè)復(fù)合數(shù)的最大素?cái)?shù)。 這使得隨后計(jì)算數(shù)字的素因式分解非常便宜。

如果我們只關(guān)心素?cái)?shù)，則可以使用帶有Eratosthenes篩子的位圖，也可以使用Atkin篩子（ ）。

（旁注：為清楚起見，我忽略了素?cái)?shù)始終為“ 1 mod 2，n> 2”和“ 1或5 mod 6，n> 5”這一事實(shí)所引起的常見優(yōu)化。這可以大大減少篩子所需的內(nèi)存量。）

public enum SieveOfEratosthenes {SIEVE;private int[] sieve;private SieveOfEratosthenes() {// initialize with first million primes - 15485865// initialize with first 10k primes - 104729sieve = initialize(104729);}/*** Initialize the sieve.*/private int[] initialize(int sieveSize) {long sqrt = Math.round(Math.ceil(Math.sqrt(sieveSize)));long actualSieveSize = (int) (sqrt * sqrt);// data is initialized to zeroint[] sieve = new int[actualSieveSize];for (int x = 2; x < sqrt; x++) {if (sieve[x] == 0) {for (int y = 2 * x; y < actualSieveSize; y += x) {sieve[y] = x;}}}return sieve;}/*** Is this a prime number?** @FIXME handle n >= sieve.length!* * @param n* @return true if prime* @throws IllegalArgumentException* if negative number*/public boolean isPrime(int n) {if (n < 0) {throw new IllegalArgumentException("value must be non-zero");}boolean isPrime = sieve[n] == 0;return isPrime;}/*** Factorize a number** @FIXME handle n >= sieve.length!* * @param n* @return map of prime divisors (key) and exponent(value)* @throws IllegalArgumentException* if negative number*/private Map<Integer, Integer> factorize(int n) {if (n < 0) {throw new IllegalArgumentException("value must be non-zero");}final Map<Integer, Integer> factors = new TreeMap<Integer, Integer>();for (int factor = sieve[n]; factor > 0; factor = sieve[n]) {if (factors.containsKey(factor)) {factors.put(factor, 1 + factors.get(factor));} else {factors.put(factor, 1);}n /= factor;}// must add final termif (factors.containsKey(n)) {factors.put(n, 1 + factors.get(n));} else {factors.put(n, 1);}return factors;}/*** Convert a factorization to a human-friendly string. The format is a* comma-delimited list where each element is either a prime number p (as* "p"), or the nth power of a prime number as "p^n".* * @param factors* factorization* @return string representation of factorization.* @throws IllegalArgumentException* if negative number*/public String toString(Map factors) {StringBuilder sb = new StringBuilder(20);for (Map.Entry entry : factors.entrySet()) {sb.append(", ");if (entry.getValue() == 1) {sb.append(String.valueOf(entry.getKey()));} else {sb.append(String.valueOf(entry.getKey()));sb.append("^");sb.append(String.valueOf(entry.getValue()));}}return sb.substring(2);} }

該代碼有一個(gè)主要弱點(diǎn)-如果請(qǐng)求的數(shù)字超出范圍，它將失敗。 有一個(gè)簡單的解決方法–我們可以根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整篩子的大小。 我們使用Lock來確保多線程調(diào)用不會(huì)使篩選器處于中間狀態(tài)。 我們需要注意避免在讀鎖和寫鎖之間陷入僵局。

private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();/*** Initialize the sieve. This method is called when it is necessary to grow* the sieve.*/private void reinitialize(int n) {try {lock.writeLock().lock();// allocate 50% more than required to minimize thrashing.initialize((3 * n) / 2);} finally {lock.writeLock().unlock();}}/*** Is this a prime number?* * @param n* @return true if prime* @throws IllegalArgumentException* if negative number*/public boolean isPrime(int n) {if (n < 0) {throw new IllegalArgumentException("value must be non-zero");}if (n > sieve.length) {reinitialize(n);}boolean isPrime = false;try {lock.readLock().lock();isPrime = sieve[n] == 0;} finally {lock.readLock().unlock();}return isPrime;}/*** Factorize a number* * @param n* @return map of prime divisors (key) and exponent(value)* @throws IllegalArgumentException* if negative number*/private Map<Integer, Integer> factorize(int n) {if (n < 0) {throw new IllegalArgumentException("value must be non-zero");}final Map<Integer, Integer> factors = new TreeMap<Integer, Integer>();try {if (n > sieve.length) {reinitialize(n);}lock.readLock().lock();for (int factor = sieve[n]; factor > 0; factor = sieve[n]) {if (factors.containsKey(factor)) {factors.put(factor, 1 + factors.get(factor));} else {factors.put(factor, 1);}n /= factor;}} finally {lock.readLock().unlock();}// must add final termif (factors.containsKey(n)) {factors.put(n, 1 + factors.get(n));} else {factors.put(n, 1);}return factors;}

Iterable <Integer>和foreach循環(huán)

在現(xiàn)實(shí)世界中，使用foreach循環(huán)（或顯式Iterator）通常比逐項(xiàng)探查表要容易得多。 幸運(yùn)的是，創(chuàng)建一個(gè)迭代器很容易，該迭代器建立在我們的自增長篩子上。

/*** @see java.util.List#get(int)** We can use a cache of the first few (1000? 10,000?) primes* for improved performance.** @param n* @return nth prime (starting with 2)* @throws IllegalArgumentException* if negative number*/public Integer get(int n) {if (n < 0) {throw new IllegalArgumentException("value must be non-zero");}Iterator<Integer> iter = iterator();for (int i = 0; i < n; i++) {iter.next();}return iter.next();}/*** @see java.util.List#indexOf(java.lang.Object)*/public int indexOf(Integer n) {if (!isPrime(n)) {return -1;}int index = 0;for (int i : sieve) {if (i == n) {return index;}index++;}return -1;}/*** @see java.lang.Iterable#iterator()*/public Iterator<Integer> iterator() {return new EratosthenesListIterator();}public ListIterator<Integer> listIterator() {return new EratosthenesListIterator();}/*** List iterator.** @author Bear Giles <bgiles@coyotesong.com>*/static class EratosthenesListIterator extends AbstractListIterator<Integer> {int offset = 2;/*** @see com.invariantproperties.projecteuler.AbstractListIterator#getNext()*/@Overrideprotected Integer getNext() {while (true) {offset++;if (SIEVE.isPrime(offset)) {return offset;}}// we'll always find a value since we dynamically resize the sieve.}/*** @see com.invariantproperties.projecteuler.AbstractListIterator#getPrevious()*/@Overrideprotected Integer getPrevious() {while (offset > 0) {offset--;if (SIEVE.isPrime(offset)) {return offset;}}// we only get here if something went horribly wrongthrow new NoSuchElementException();}} }

重要提示：代碼：

for (int prime : SieveOfEratosthenes.SIEVE) { ... }

本質(zhì)上是一個(gè)無限循環(huán)。 僅當(dāng)JVM在分配新的篩選器時(shí)耗盡堆空間時(shí)，它才會(huì)停止。

實(shí)際上，這意味著我們可以在篩子中保持的最大質(zhì)數(shù)約為1 GB。 這需要4 GB和4字節(jié)的整數(shù)。 如果我們只關(guān)心素?cái)?shù)并使用常見的優(yōu)化，則4 GB可以保存有關(guān)64 GB值的信息。 為簡單起見，我們可以將其稱為9到10位數(shù)字（以10為基數(shù)）。

如果將篩子放在磁盤上怎么辦？

沒有理由將篩子保留在內(nèi)存中。 我們的迭代器可以從磁盤而不是內(nèi)存緩存中安靜地加載值。 一個(gè)4 TB的磁盤（可能是在原始模式下訪問的）似乎將我們的篩子的大小提高到14到15位數(shù)字（以10為基數(shù)）。 實(shí)際上，它會(huì)少一些，因?yàn)槲覀儽仨殞⒃碱愋偷拇笮膇nt到long增大一倍，然后再擴(kuò)大到更大的格式。

更多！

通過注意我們只需要計(jì)算sqrt（n）即可初始化n個(gè)值的篩子，從而可以大大增加篩子的有效尺寸。 我們可以反過來說，可以使用完全填充的n個(gè)值的篩子填充另一個(gè)n ^2個(gè)值的篩子。 在這種情況下，我們只想填充一個(gè)波段，而不是整個(gè)n ²篩。 現(xiàn)在，我們的內(nèi)存中篩子可以覆蓋最多約40位數(shù)字的數(shù)字（以10為基數(shù)），基于磁盤的篩子可以跳到多達(dá)60位數(shù)字的數(shù)字（以10為基數(shù)），減去較大值所需的空間。

沒有理由不能進(jìn)一步采用這種方法–使用小篩子來引導(dǎo)較大的瞬態(tài)篩子，然后依次使用它來填充更大的篩子。

但是這需要多長時(shí)間？

是的，有摩擦。 初始化n個(gè)值的篩網(wǎng)的成本為O（n ² ） 。 您可以使用各種調(diào)整來減少常數(shù)，但是到了一天結(jié)束時(shí)，您將訪問每個(gè)節(jié)點(diǎn)一次（ O（n） ），然后在每個(gè)這些點(diǎn)之外訪問一些與n成正比的滾動(dòng)值。 值得一提的是，保留CPU的緩存體系結(jié)構(gòu)可能會(huì)產(chǎn)生很大的不同。

實(shí)際上，任何最新的系統(tǒng)都應(yīng)能夠在幾秒鐘內(nèi)創(chuàng)建一個(gè)包含前百萬個(gè)素?cái)?shù)的篩子。 將篩子激增到最初的十億個(gè)素?cái)?shù)，如果JVM堆空間有限迫使我們大量使用磁盤，時(shí)間可能跳到一周，甚至一個(gè)月。 我的直覺是，填充TB磁盤需要花費(fèi)數(shù)月甚至數(shù)年的服務(wù)器場時(shí)間

何必呢 ？

對(duì)于我們大多數(shù)人來說，主要收獲是如何用小種子（例如n = 1000的篩子）開始收集并根據(jù)需要透明地進(jìn)行生長的演示。 對(duì)于素?cái)?shù)，這很容易，但是想像一下RSS提要使用相同的方法并不是一件容易的事。 我們習(xí)慣于將Iterators視為Collections的一些乏味方面，但實(shí)際上，將它們用作Iterable的一部分時(shí)，它們?yōu)槲覀兲峁┝撕芏囔`活性。

大型篩分也是一個(gè)實(shí)際原因-分解大量。 有幾種很好的算法可以分解大量數(shù)據(jù)，但是它們很昂貴-即使在服務(wù)器場中，即使是“少量”數(shù)據(jù)也可能需要數(shù)月或數(shù)年。 這就是為什么第一步始終要使用“小”素?cái)?shù)進(jìn)行試驗(yàn)劃分的原因-這可能需要一天的時(shí)間。

源代碼

好消息是我已經(jīng)為此發(fā)布了源代碼……壞消息是當(dāng)我處理Project Euler問題時(shí)，這是正在進(jìn)行的涂鴉的一部分。 （這里沒有解決方案–完全是對(duì)問題啟發(fā)的思想探索。因此，代碼有些粗略，不應(yīng)用于決定是否邀請(qǐng)我參加面試（除非給您留下深刻的印象）： http ：//github.com/beargiles/projecteuler。

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2014/07/getting-an-infinite-list-of-primes-in-java.html

自然數(shù) 素?cái)?shù) 質(zhì)數(shù)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的自然数 素数 质数_在Java中获取素数的无限列表的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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