Eratosthenes算法的筛选时间复杂度
从维基百科:
该算法的复杂性是
O(n(logn)(loglogn))
位运算。
包含loglogn
术语的复杂性告诉我在sqrt(n)
某个地方。
假设我在前100个数字(n =100
)上运行筛子,假设将数字标记为复合数字需要固定的时间(数组实现),那么我们使用的次数mark_composite()
将类似于
n/2 + n/3 + n/5 + n/7 + ... + n/97 = O(n^2)
并且要查找下一个质数(例如,7
在除掉所有倍数为的数字后跳至5
),操作数将为O(n)
。
因此,复杂度为O(n^3)
。
回答:
您的n / 2 + n / 3 + n / 5 +…n / 97不是O(n),因为项数不是常数。[编辑后编辑:O(n 2)的上限太宽松。]宽松的上限是n(1 + 1/2 + 1/3 + 1/4 + 1/5 + 1/6 +… 1 / n)(不超过n 的 所有 数字的倒数之和),即O(n log n):请参见谐波数。一个更合适的上限是n(1/2 + 1/3 + 1/5 + 1/7 +…),即最高达n的质数的倒数之和,即O(n log log n)。(请参阅此处或此处。)
总的来说,“查找下一个质数”位仅O(n),摊销后 –您将向前查找 仅n次的下一个数,而不是逐步查找。因此,算法的整个部分仅需O(n)。
因此,使用这两个,可以得到O(n log log n)+ O(n)= O(n log logn)算术运算的上限。如果您对位运算进行计数,则由于您要处理的数字最多为n,因此它们大约有log n位,这就是log n的因数,给出了O(n log nlog log n)位运算。
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