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埃拉托斯汀筛选与试验分割时间复杂性

范甫
2023-03-14

根据这个链接http://www.cs.hmc.edu/~oneill/papers/Sieve-JFP.pdf

查找具有试验除法的素数列表的时间复杂度为

n*sqrt(n)/ln(n)^2

用埃拉托色尼筛寻找质数的时间复杂度是

n*ln(ln(x))

这篇论文声称筛子比试分具有更好的时间复杂度。然而,如果我绘制这些函数,筛子显然更差:

此图像是使用查询在WolframAlpha上创建的

PLOT ( n*sqrt(n)/ln(n)^2 / (n*ln(ln(n)) )) from 1 to 100

因此,仅基于大O表示法,我得出的结论是,对于任意大的n,试验除法应该更好。这个结论是正确的吗?

但是如果我改变常数,结果会改变。似乎不存在独立于常数的渐近散度。那么,根据大O符号的时间复杂度来断定哪个算法对于任意大的n更好似乎是没有用的。知道哪一个更好的唯一方法是通过比较实现。我得出了错误的结论吗?

共有3个答案

白烨煜
2023-03-14

您使用的数字不够大。然后画面发生变化:

真正的答案是经济增长的经验顺序。在n的每个特定范围内,我们可以用n^aa和一些 n^1.4,埃拉托斯特尼的筛分约为 n^1.05。现在没有混淆: 函数。试验分区约为

td n = n**1.5  / (log n)**2
se n = n * log (log n)

_a f n = log ( f (n*1.1) / f n ) / log 1.1
                         --  10K 100K 1M   5M  10M   100M
Haskell> map (_a td.(*1000)) [10,100,1000,5000,10000,100000] :: [Float]
[1.2839688, 1.3269958, 1.3557304, 1.3707384, 1.3762819, 1.3917062]

Haskell> map (_a se.(*1000)) [10,100,1000,5000,10000,100000] :: [Float]
[1.0485349, 1.0353413, 1.0274352, 1.0235956, 1.0222284, 1.0185674]

无论常数是多少,n^1.4过程都不会长时间超过n^1.05过程。

最终,正如您所说,您确实需要比较实现。但您可以通过比较它们的经验(即实际测量的运行时间)本地(即您感兴趣的给定范围n)增长顺序(上面使用渐近函数模拟)来进行比较。不是函数的绝对值,尤其是未知常数因子。

景承教
2023-03-14

>

  • 请注意,试验部门在每一步都使用除法(与加法或乘法相比,现代处理器上的操作速度较慢),而埃拉托斯特尼筛子则不然。因此,试验除法可能具有更大的常量。另一个因素是筛子所需的空间,但这通常会更便宜。

    当数量级为100时,试除法可能确实具有相当的效率。不过,从更大的角度来看:(链接)。筛子的真正用例是当您想要检查数百万个连续数字的素性时。

  • 薛博艺
    2023-03-14

    本文认为,筛子比试验划分具有更好的时间复杂度。然而,如果我画出这些函数,筛子显然更差。因此,仅根据大O符号,我可以得出结论,对于任意大的n,审判划分应该更好。这个结论正确吗?

    不,结论是错误的,该图没有显示整个画面,因为您需要考虑常量和更大的n值的函数行为。

    为了检验一个函数< code>f(n)是否比一个函数< code>g(n)渐近优越,你需要检验在无穷远处发生了什么。这可以通过以下方式实现:

    lim_{n->infinity} f(n)/g(n)
    

    现在,你有3种可能:

      < li >极限是无穷大-

    通过检查您在 wolfram alpha 上的函数,我们可以得出结论,当涉及到大 O 表示法时,第一个 - n*sqrt(n)/ln(n)^2 是“慢”的。

    对于n的“小”值 - 所有赌注都是关闭的,并且大O符号对于这些情况没有信息。要对这些情况做出信息丰富的决定,您需要考虑常量和其他因素(有些是机器相关的)。对此的可靠答案不是理论上的,应该使用经验实验和统计测试来实现。

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