Java在线笔试编程(4)----计算质数

题目来自于2017年搜狗公司在线笔试。

题目如下:定义两个大于2的偶数之间的距离,为这两个数之间质数的个数。从小到大输入n个大于2的偶数,输出所有数两两之间距离的总和(应该有n*(n-1)/2个距离,输出总和就好)。

输入描述:

第一行是输入偶数的个数,最小为2,最大可能到几万,之后每行为一个偶数,最小为4,最大可能为到几百万,不重复的升序排列。

输出描述:

输入数据两两距离的总和,这应该是一个不小于0 的整数。

输入样例:

3
4
6
12
输出样例:

6

此题看起来求个质数嘛,很简单,其实是有点难度的,关键在于偶数可能为几百万,而规定的最大运行时间为4000ms。也就是要求复杂度不能过高。

这里我先给出常规的求质数的3个算法,第一个算法最慢,第二个次之,第三个最快。其中第二个、第三个方法参考至网上代码。

1.普通算法

private static int findZhiShu(int num) {
		int counts = 0;
		if (num < 2) {
			return counts;
		}
		for (int i = 2; i <= num; i++) {
			boolean isZhiShu = true;
			for (int j = 2; j <= i / 2; j++) {
				if (i % j == 0) {
					isZhiShu = false;
					break;
				}
			}
			if (isZhiShu) {
				System.out.print(i + " ");//输出质数
				counts++;
			}
		}
		return counts;
	}

这个方法在10万左右时就比较耗时了。

2.优化算法
private static int findZhiShu(int num) {
		int counts = 0;
		if (num < 2) {
			return counts;
		}
		for (int i = 2; i <= num; i++) {
			boolean isZhiShu = true;
			double index=Math.sqrt(i);
			for (int j = 2; j <=index; j++) {
				if (i % j == 0) {
					isZhiShu = false;
					break;
				}
			}
			if (isZhiShu) {
				System.out.print(i + " ");//输出质数
				counts++;
			}
		}
		return counts;
	}
这里用到了 取平方的方法,缩小了查找的范围,原因如下:

     循环到sqrt(N)即可,简单解释一下:因数都是成对出现的。比如,100的因数有:1和100,  
     2和50,4和25,5和20,10和10。看出来没有?成对的因数,其中一个必然小于等于100的开平方,另一个大于等于100的开平方。 

这个方法只能在百万级以下的数时,在3秒以内。

3.进一步优化的算法

private static int findZhiShu(int n){  
        boolean[] primes= filterNumber(n);  
        int num=0;  
        if(primes!=null){  
            for(int i=1;i
用到的是 筛选法。依次剔除2的倍数,3的倍数,5的倍数......

这个算法可以有效的对付9位数(上亿),我计算机测试输入123456789时,花费时间在3秒以内,在计算大数时,效率大约是第二种的80-100倍左右.


毫无疑问,必须得选第三种方法。

参考代码如下:

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;

public class Test0 {
   
	public static void main(String[] args) {
		Scanner mScanner = new Scanner(System.in);
		int len = mScanner.nextInt();
		int counts = 0;
		int array[] = new int[len];
		for (int i = 0; i < len; i++) {
			array[i] = mScanner.nextInt();
		}	
	//  long time0=System.currentTimeMillis();
		for (int i = 0; i < len-1; i++) {
			for (int j = i+1; j < len; j++) {
				counts += findZhiShu(array[j])-findZhiShu(array[i]);
			}
		}
	//	long time1=System.currentTimeMillis();
	
        System.out.println(counts);
    //  System.out.println((double)(time1-time0)/1000);
 

	}
	  //筛选法  
    private static boolean[] filterNumber(int num){  
        if(num<=0){  
            System.out.println("范围必须大于0");  
            return null;  
        }  
        boolean[] isPrime = new boolean[num + 1];  
        isPrime[1] = false;  
        Arrays.fill(isPrime,2,num,true);  
        int n = (int)Math.sqrt(num);  
        for(int i=1;i<=n;i++){  
            if(isPrime[i]){  
                for(int j=i*i;j<=num;j+=i){  //2*i改为i*i可以避免重复赋值,效率提升了约6%
                    isPrime[j]= false;  
                }  
            }  
        }  
        return isPrime;  
    }  
    
    private static int findZhiShu(int n){  
        boolean[] primes= filterNumber(n);  
        int num=0;  
        if(primes!=null){  
            for(int i=1;i

后面给出我测试的结果

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