【模版】线性筛(素数,欧拉函数,莫比乌斯函数)
线性筛:
线性筛是一种比较实用的筛法,它与数论中的(完全)积性函数密切相关:
(完全)积性函数的定义:对于两个整数 $ x_1 $ 和 $ x_2 $ ,若有函数 $ f(x) $ 满足: $ f(x_1x_2)=f(x_1)f(x_2) $ ,我们称 $ f(x) $ 为完全积性函数;特殊的:若 $ x_1 $ 和 $ x_2 $ 一定为两个互质的正整数,我们称 $ f(x) $ 为积性函数!
而线性筛就是利用了这一性质,将 $ f(x) $ 用且只用 $ x $ 最小的那个质因子利用 $ f(x_1x_2)=f(x_1)f(x_2) $ 将它算出来,这样就能避免许多重复情况。
然后讲一下我们最基础的筛素数吧:
线性筛素数:
虽然素数不是什么积性函数,但它和我们的思路一致:将某个合数用且只用它最小的质因子筛掉。
#define rg register int
vector<int> prime;
bool pr[100005];
inline void _prime(int n){//求n以内的素数
for(rg i=2;i<=n;++i) pr[i]=1;
for(rg i=2;i<=n;++i){
if(pr[i])prime.push_back(i);//没筛掉说明它是素数
for(rg j=0;j<prime.size();++j){
if(i*prime[j]>n)break;//剪枝
pr[i*prime[j]]=0;
if(!(i%prime[j]))break;//保证用且只用最小的质因子把它筛去
}
}return ;
}
线性筛欧拉函数 $ (\phi) $ :
欧拉函数( $ \phi $ )定义: $ \phi (x) $ 表示比 $ x $ 小的与 $ x $ 互质的数的个数( $ \phi(1)=1 $ )
性质1 :对于质数 $ x $ 显然有: $ \phi(x)=x-1 $
性质 2:对于质数 $ x $ 显然有: $ \phi(2\times x)=\phi(x) $
性质 3:与费马小定理: $ a^{ϕ(m)}≡1(mod $ $ m) $ (费马小定理要求 $ m $ 是质数,而 $ ϕ(m) $ 就是 $ m-1 $ )
性质 4:对于质数 $ p $ :若 $ i $ $ mod $ $ p $ $ == $ $ 0 $ 则有: $ \phi(i\times p)=\phi(i)\times p $ (此时 $ i $ 和 $ p $ 不互质,但 $ p $ 是质数,所以去掉所有 $ p $ 的倍数即可,这里要仔细想一想)
性质 5:对于质数 $ p $ :若 $ i $ $ mod $ $ p $ $ != $ $ 0 $ 则有: $ \phi(i\times p)=\phi(i)\times (p-1) $ (此时 $ i $ 和 $ p $ 互质,用积性函数定义式)
利用性质4和性质5,我们可以将欧拉函数和质数一起筛:
#define rg register int
vector<int> prime;
int phi[100005];//phi数组可以用来判断负数的
inline void _phi(int n){
phi[1]=1;
for(rg i=2;i<=n;++i){
if(!phi[i])phi[i]=i-1,prime.push_back(i);
for(rg j=0;j<prime.size();++j){
if(i*prime[j]>n)break;
if(!(i%prime[j])){
phi[i*prime[j]]=phi[i]*prime[j];//性质4
break;//这个if用得真的很妙的!
}else phi[i*prime[j]]=phi[i]*phi[prime[j]];//性质5
}
}return ;
}
线性筛莫比乌斯函数 $ (\mu) $ :
莫比乌斯函数通俗定义:
1)莫比乌斯函数 $ μ(n) $ 的定义域是N
$ μ(1)=1 $
3)当n存在平方因子时, $ μ(n)=0 $
4)当n是素数或奇数个不同素数之积时, $ μ(n)=-1 $
5)当n是偶数个不同素数之积时, $ μ(n)=1 $
即:
利用性质4和性质5,我们可以将莫比乌斯函数和质数一起筛:
#define rg register int
vector<int> prime;
int mu[100005];
bool use[100005];
inline void _mu(int n){
mu[1]=1;
for(rg i=2;i<=n;++i){
if(!use[i])mu[i]=-1,prime.push_back(i);
for(rg j=0;j<prime.size();++j){
if(i*prime[j]>n)break;
use[i*prime[j]]=1;
if(!(i%prime[j])) break;
else mu[i*prime[j]]=-mu[i];
}
}return ;
}