算法专题：如何用算法高效寻找素数？
作者：labuladong
素数的定义很简单，如果一个数如果只能被 1 和它本身整除，那么这个数就是素数。
不要觉得素数的定义简单，恐怕没多少人真的能把素数相关的算法写得高效。本文就主要聊这样一个函数：
// 返回区间 [2, n) 中有几个素数
int countPrimes(int n)
// 比如 countPrimes(10) 返回 4
// 因为 2,3,5,7 是素数
你会如何写这个函数？当然可以这样写：
int countPrimes(int n) {
int count = 0;
for (int i = 2; i < n; i++)
if (isPrim(i)) count++;
return count;
}
// 判断整数 n 是否是素数
boolean isPrime(int n) {
for (int i = 2; i < n; i++)
if (n % i == 0)
// 有其他整除因子
return false;
return true;
}
这样写的话时间复杂度 O(n^2)，问题很大。首先你用isPrime函数来辅助的思路就不够高效；而且就算你要用isPrime函数，这样实现也是存在计算冗余的。
先来简单说下如果你要判断一个数是不是素数，应该如何写算法。只需稍微修改一下上面的isPrime代码中的 for 循环条件：
boolean isPrime(int n) {
for (int i = 2; i * i <= n; i++)
...
}
换句话说，i不需要遍历到n，而只需要到sqrt(n)即可。为什么呢，我们举个例子，假设n = 12。
12 = 2 × 6
12 = 3 × 4
12 = sqrt(12) × sqrt(12)
12 = 4 × 3
12 = 6 × 2
可以看到，后两个乘积就是前面两个反过来，反转的分界点就在sqrt(n)。
换句话说，如果在[2,sqrt(n)]这个区间之内没有发现可整除因子，就可以直接断定n是素数了，因为在区间[sqrt(n),n]也一定不会发现可整除因子。
这样，isPrime函数的时间复杂度降为了 O(sqrt(N))，但是我们实现countPrimes函数其实并不需要这个函数，以上只是希望读者明白sqrt(n)的含义，因为等会还会用到。
高效实现 countPrimes
高效解决这个问题的核心思路是和上面的常规思路反着来：
首先从 2 开始，我们知道 2 是一个素数，那么 2 × 2 = 4, 3 × 2 = 6, 4 × 2 = 8… 都不可能是素数了。
然后我们发现 3 也是素数，那么 3 × 2 = 6, 3 × 3 = 9, 3 × 4 = 12… 也都不可能是素数了。
看到这里，你是否有点明白这个排除法的逻辑了呢？先看我们的第一版代码：
int countPrimes(int n) {
boolean[] isPrim = new boolean[n];
// 将数组都初始化为 true
Arrays.fill(isPrim, true);
for (int i = 2; i < n; i++)
if (isPrim[i])
// i 的倍数不可能是素数了
for (int j = 2 * i; j < n; j += i)
isPrim[j] = false;
int count = 0;
for (int i = 2; i < n; i++)
if (isPrim[i]) count++;
return count;
}
图片来自 Wikimedia
如果上面这段代码你能够理解，那么你已经掌握了整体思路，但是还有两个细微的地方可以优化。
首先，回想刚才判断一个数是否是素数的isPrime函数，由于因子的对称性，其中的 for 循环只需要遍历[2,sqrt(n)]就够了。这里也是类似的，我们外层的 for 循环也只需要遍历到sqrt(n)：
for (int i = 2; i * i < n; i++)
if (isPrim[i])
...
除此之外，很难注意到内层的 for 循环也可以优化。我们之前的做法是：
for (int j = 2 * i; j < n; j += i)
isPrim[j] = false;
这样可以把i的整数倍都标记为false，但是仍然存在计算冗余。
比如i = 4时算法会标记 4 × 2 = 8，4 × 3 = 12 等等数字，但是 8 和 12 已经被i = 2和i = 3的 2 × 4 和 3 × 4 标记过了。
我们可以稍微优化一下，让j从i的平方开始遍历，而不是从2 * i开始：
for (int j = i * i; j < n; j += i)
isPrim[j] = false;
这样，素数计数的算法就高效实现了。其实这个算法有一个名字，叫做 Sieve of Eratosthenes。看下完整的最终代码：
int countPrimes(int n) {
boolean[] isPrim = new boolean[n];
Arrays.fill(isPrim, true);
for (int i = 2; i * i < n; i++)
if (isPrim[i])
for (int j = i * i; j < n; j += i)
isPrim[j] = false;
int count = 0;
for (int i = 2; i < n; i++)
if (isPrim[i]) count++;
return count;
}
该算法的时间复杂度比较难算，显然时间跟这个嵌套 for 循环有关，其操作数应该是：
n/2 + n/3 + n/5 + n/7 + … = n × (1/2 + 1/3 + 1/5 + 1/7…)
括号中是素数的倒数和。其最终结果是 O(N * loglogN)，有兴趣的读者可以查一下该算法的时间复杂度证明。
以上就是素数算法相关的全部内容。怎么样，是不是看似简单的问题却有不少细节可以打磨呀？
腾讯云开发者
