素数筛选-题型归纳与总结

简介: 素数筛选-题型归纳与总结

一、概念

Eratosthenes筛选法【埃拉托斯特尼筛法】(如果3是素数,那么6,9,12···一定不是素数 )、欧拉筛法、拉宾-米勒 (R a b i n − M i l l e r Rabin-MillerRabin−Miller) 大数

二、模板

统计所有小于等于非负整数 n ( 0 ≤ n ≤ 5 × 10^6^ ) 的素数的数量。

int countPrimes(int n){
        int cnt = 0;   // 出现过素数的次数                           
        int[] f = new int[5000001]; // 0=素数,1=合数
        f[0] = f[1] = 1;  // 0 和 1 都不是素数,所以都标记为 1;                      
        for(int i = 2; i <= n; ++i) {
            if(f[i] == 0) {
                ++ cnt;                             
                for(int j = i * i; j <= n; j += i) {  
                    f[j] = 1;                    
                }
            }
        }
        return cnt;
    }
AI 代码解读

三、例题

题:1175. 质数排列

请你帮忙给从 1 n 的数设计排列方案,使得所有的「质数」都应该被放在「质数索引」(索引从 1 开始)上;你需要返回可能的方案总数。

让我们一起来回顾一下「质数」:质数一定是大于 1 的,并且不能用两个小于它的正整数的乘积来表示。

由于答案可能会很大,所以请你返回答案 模 mod 10^9 + 7 之后的结果即可。

示例 1:

输入:n = 5
输出:12
解释:举个例子,[1,2,5,4,3] 是一个有效的排列,但 [5,2,3,4,1] 不是,因为在第二种情况里质数 5 被错误地放在索引为 1 的位置上。
AI 代码解读

示例 2:

输入:n = 100
输出:682289015
AI 代码解读

提示:

1 <= n <= 100
AI 代码解读

解:

解题思路:Eratosthenes筛选法

AC代码:

class Solution {
    public int numPrimeArrangements(int n) {
        int[] f = new int[101];
        int cnt = 0;
        f[0] = f[1] = 1; // 0是素数,1是合数
        for(int i = 2; i <= n; i ++) {
            if(f[i] == 0) { // 如果是素数
                cnt ++;
                for(int j = i * i; j <= n; j += i){
                    f[j] = 1;
                }
            }
        }
        long ans = 1L;
        // cnt个质数排列组合
        ans = pai(ans, cnt);
        // n-cnt个合数排列组合
        ans = pai(ans, n - cnt);
        return (int)ans;
    }
    // 求x个排列组合
    long pai(long ans, int num) {
        for(int i = 2; i <= num; i ++)
            ans = (ans * i) % (long)(1e9 + 7);
        return ans;
    }
}
AI 代码解读

题:剑指 Offer 49. 丑数

我们把只包含质因子 2、3 和 5 的数称作丑数(Ugly Number)。求按从小到大的顺序的第 n 个丑数。

示例:

输入: n = 10
输出: 12
解释: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12 是前 10 个丑数。
AI 代码解读

说明:

1 是丑数。
n 不超过1690
AI 代码解读

解:

解题思路:动态规划

AC代码:

class Solution {
    public int nthUglyNumber(int n) {
       int a = 0, b = 0, c = 0; // 三指针 
       int[] dp = new int[n]; // 存储第几个丑数
       dp[0] = 1;
       for(int i = 1; i < n; i ++) {
           dp[i] = Math.min(dp[a] * 2, Math.min(dp[b] * 3, dp[c] * 5));
           // 判断a,b,c的贡献
           if(dp[a] * 2 == dp[i]) a ++;
           if(dp[b] * 3 == dp[i]) b ++;
           if(dp[c] * 5 == dp[i]) c ++;
       }
       return dp[n - 1]; 
    }
}
AI 代码解读
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