不超过 x 的素数个数
\(\pi(x)\) 表示不超过 \(x\) 的素数个数。容易看出可以在 \(O(N)\) 时间复杂度,\(O(N)\) 空间复杂度离线预处理求出小于 \(N\) 的素数全体。但是如果 \(N=10^{14}\) 或者更大,这种做法必然是不现实的。因此下面给出高效的求解方法...
理论基础: 参考潘承洞《数论基础》以及论文包.zip
\(\psi(x,s)\)
\(\psi(x,s)\) 表示不超过 \(x\) 且能不能被前 \(s\) 个素数整除的正整数个数。即
其中 \(m_s = p_1 \cdots p_s\) 为前 \(s\) 个素数的积。
另一方面,显然我们有
\(\pi(x)\)
我们知道一个数 \(n>1\) 是素数当且仅当不存在素数 \(p \leq \sqrt{n}\) 使得 \(p \mid n\)。因此当 \(s \geq \pi(\sqrt{x})\) 时,
\(P_k(x,s)\)
设 \(P_k(x,s)\) 为 不超过 \(x\) 且每个素因子都大于 \(p_s\) 且素因子(按重根计)个数为 \(k\) 的整数个数(方法属于 Lehmer)。
进一步设 \(P_0(x,s)=1\)。则
显然 \(P_1(x,s) = \pi(x)-s\)。
若 \(\pi(\sqrt[3]{x}) \leq s \leq \pi(\sqrt{x})\) 则 \(P_k(x,s)=0,k \geq 3\) 此时
其中
注意到上式中 \(\frac{x}{p_k} < x^{\frac{2}{3}}\)
\(\pi(x)\) 的计算公式
取上面 $s = \pi(\sqrt[3]{x}) $
因此问题最终转化成求 \(\psi(x,\pi(\sqrt[3]{x}))\)。它可以利用
- \(\psi(x,0) = \lfloor x \rfloor\)
- \(\psi(x,s) = \psi(x,s-1) - \psi(\frac{x}{p_s},s-1)\)
至此问题貌似就这么解决了。但是由于这个递归会使得程序效率大大降低,因此需要一些预处理操作。
- 若 \(x<p_s\) 则 \(\psi(x,s) = 1\)
- 给定一个小整数 M,预处理出 \(\psi(x,s)\),其中 \(x < q=p_1 \cdots p_s,\quad s<=M\)
则 \(\psi(x,s) = \psi(x \mod q,s) + \lfloor \frac{x}{q} \rfloor \psi(q,s)\)
lehmer 计算公式
我自己写的代码没有上面的快,两种计算各有优势
令 \(s = \pi(\sqrt[4]{x}), t= \pi(\sqrt[3]{x})\)。则,对任意 \(i>3, P_i(x,s) = 0\),
即:
注意到 \(\frac{x}{p_k} < \sqrt{x}\) ,所以最后一个式子可以用下式求,最后计算复杂度在于 \(P_2(x,s)\)
稳定简洁的 DP 做法
我们令 \(dp(x,s) = \psi(x,s)+s-1\) 它的意义是,\(2~x\) 中被前 \(s\) 个素数筛完后的伪素数个数。因此我们有 \(dp(0,0)=0,dp(x,0)=x-1,x>1,dp(x,\pi(\sqrt{x})) = \pi(x)\) 且有状态转移
因为 \(dp(p_{s-1},s-1) = s-1\),最后一项可以写成 \(dp(p_{s-1},s-1)\)。虽然上面需要二维数组,但是实际上我们可以优化成一维数组的情况。因为
另外我们也不可能开 \(O(n)\) 的数组,但是可以利用一种黑科技开 \(O(\sqrt{n})\) 的数组即可达到我们的目的。
即我们用 \(L[x]\) 表示 \(dp(x,s)\) 用 \(R[x]\) 表示 \(dp(\frac{n}{x},s)\)。
若\(L[m]!=L[m-1]\) ,则说明 \(m\) 不能被前 \(s\) 个素数整除是第 \(s+1\) 个素数。
我们需要的是 \(R[1]\)
上述做法的时间复杂度为 \(O(\frac{n}{\log n})\) 且常数特别小,代码十分简洁。
这个骚方法还目前还没有找到其它的应用 0.0
主要还没法对它用树状数组
求第 n 个素数的方法
- 根据概率分布找到大致界限
- 再牛顿梯度法(或者二分查找)使得 \(\pi(m)= n\)
- 素数判断递减 \(m\) 直到 \(m\) 为素数
- 参考这里
\(\psi(x,s)\) 计算太慢了,需要优化
我们知道,若 \(\pi(\sqrt[3]{x}) \leq s \leq \pi(\sqrt{x})\) 则
其中
注意到上式中 $\frac{x}{p_k} < x^{\frac{2}{3}} $
我们之前的操作本质是递归让 \(x,s\) 变小,通过打表预处理来加速递归使得满足一定的效率需要。
现在我们来直接计算得到我们的答案。
符号约定
取定整数 \(\sqrt[3]{x} \leq y = x^{\frac{1}{3}+\epsilon }< \sqrt{x}, z = \frac{x}{y}, s = \pi(y)\) ,约定 \(p, q\) 是素数。 预处理 \(y\) 以内的数组:isp[], p[], mu[], pi[]
,对 \([1,z]\) 内的 \(\psi(x,s)\) 用树状数组(可以在我的博客网站搜索:树状数组
)维护(注意到这需要 \(O(z)\) 的内存,单次维护不现实,所以我们可以一段段的维护,保证每一段的长度为 \(2^{\lfloor \log_2(y) \rfloor +1}\) 来提高效率)
做完上面的预处理后,我们发现 \(P_2(x,s)\) 可以直接计算了。
\(\psi(x,s)\) 直接计算
在本博文的最开始有:
其中 \(p\) 为前 \(s\) 个素数的积。
但是最右边本质上有很多项,所以直接算,其实复杂度特别高。
我们还有递归公式:
可以一直分解下去,如果一直分解下去就可以得到最上面的公式了。
所以我们约定:对于节点 \(\mu(n) \psi(\frac{x}{n},b)\) ,如果满足
- 原始节点: \(b = c, n \leq y\)
- 特殊节点:\(n > y\)
就不再分解。这也等价于说 如果 \(n < y\) 且 \(b>c\) 就分解。因为一开始 \(n=1,b=a>c\)。而且 \(n\) 会增大,\(b\) 会减小,所以节点一定会有限步内,落入上述两种框架中的一种。并且 特殊节点的父节点 \(-\mu(n) \psi(\frac{x}{\frac{n}{p_{d+1}}},b+1)\) 必然满足 \(\frac{n}{ p_{d+1} } \leq y <n\) 且 \(b+1>c\)。综上:
以前设置 \(c = 7\),但是后来发现没必要,\(c=0\) 就挺好。
\(S_0\) 很好处理,计算 \(S\): 对 \(p = \delta(n)\) 一起求:
注意到:\(\frac{x}{mp} < z\) ,所以我们已经可以把 \(\psi(x,s)\) 直接计算出来了。
但是我们可以避免很多计算来提高效率。于是我们有下列一系列的操作
- \(p \geq \sqrt{y}\),则 \(m\) 为素数 ,且此时 \(mp > p^2 \geq y\) (若 \(m\) 为合数,则 \(m \geq \delta(m) ^2 >p^2 \geq y\) 矛盾)
- \(\frac{x}{mp} < p\) 时,\(\psi(\frac{x}{mp},\pi(p)-1) = 1\)
- \(\sqrt{\frac{x}{mp}} < p\) 时,\(\psi(\frac{x}{mp},\pi(p)-1) = \pi(\frac{x}{mp}) - \pi(p) +2\)
- \(\sqrt{y} < \sqrt{z} < x^{\frac{1}{4}} < x^{\frac{1}{3}} < y\)
由此对\(S\)分段计算
由限制关系式,我们化简 \(S_1, S_2, S_3\)
\(S_2\) 也可以用 \(S_3\) 的式子求,只是效率不高。
\(S_2\) 中 \(\frac{x}{pq}, p<y\),即可以直接求。
当然了还可以继续细化,但是我嫌麻烦就不想再细化了!
也就是现在的核心就是树状数组分段维护数据,然后每一段的总值要用数组存起来就好了。然后用这个数据结果计算 \(S_2,S_3,S_4,P_2(x,s)\),然后就大功告成了 0.0
用 \(\psi(x,s)\) 计算 \(\pi(x)\),还是用 \(\pi(x)\) 计算 \(\psi(x,s)\) ,这是一个问题。
用树状数组维护的时候会有一个很大的问题就是:求和式中 每此动 \(p\) 整个维护就要从 \(1 \to p\) 重新维护一次很麻烦。这个问题没解决所以我不想写代码。
想把 \(\frac{x}{pq}\) 的所有可能的值单调递增排列但是又不现实。
第 n 个素数
做法依赖于 \(\pi(x)\) 的计算
素数定理( 这里就不证了)
从而我们知道:
其中,\(p_n\) 为第 \(n\) 个素数,显然 \(p_n\) 是 \(\pi(x) = n\) 最小的解。
\(p_n\) 求解
- 预处理小于 \(N\) 的素数
- 初始值 \(n\ln n\)
- 牛顿梯度法
\(\sum_{p \leq n, p \text{ is prime}} p\)
我们可以在不求出 不超过 \(x\) 的所有素数 的情况下,求出最终结果。
- \(f_0(x) = \pi(x)\)
- \(f_1(x) = \sum_{p \leq x} p\) 这是我们关心的结果
- 对于一般的 \(k\) 借助自然数方幂和快速算法也可以求
\(f_k(x,s)\):最小素因子大于 \(p_s\) 且不超过 \(x\) 的数的 \(k\) 次方和
其中,\(\delta(m)\) 表示 \(m\) 的最小素因子(约定 \(\delta(1) = + \infty\))。
\(f_k(x,s)\) 的递推公式
\(\displaystyle f_k(x,0) = \sum_{i=1} ^ {\lfloor x \rfloor} i^k\)
\(f_k(x,s)\) 和 \(f_k(x)\) 的关系
若 \(s >= \pi(\sqrt{x})\),则
其实我们还可以,类似于 \(\pi(x)\) 的计算一样, 取 \(\pi(\sqrt[3]{x}) \leq s \leq \pi(\sqrt{x})\)