Способы отыскания простых чисел

Способы отыскания простых чисел

Наиболее наивный подход к поиску простых чисел заключается в следующем. Будем брать по очереди натуральные числа n , начиная с двойки, и проверять их на простоту. Проверка на простоту заключается в следующем: перебирая числа k из диапазона от 2 до n − 1 , будем делить n на k с остатком. Если при каком-то k обнаружится нулевой остаток, значит, n делится на k нацело, и число n составное. Если же при делении обнаруживались только ненулевые остатки, значит, число простое; в этом случае выводим его на экран. Ясно, что, получив нулевой остаток (тем самым обнаружив, что n составное), следует отказаться от дальнейших проб на делимость.

Заметим, что все простые числа, за исключением двойки, нечётные. Если обработать особо случай n = 2 , то все последующие числа n можно перебирать с шагом 2 . Это даст приблизительно двукратное увеличение производительности программы.

Оптимизированный перебор делителей

Ещё одно улучшение возникает благодаря следующему утверждению: наименьший делитель составного числа n не превосходит n . Докажем это утверждение от противного. Пускай число k является наименьшим делителем n , причём k > n . Тогда n = k ⁢ l , где l ∈ ℕ , причём l ⩽ n , то есть l также является делителем числа n , кроме того, меньшим, чем k , а это противоречит предположению. Всё это означает, что, перебирая потенциальные делители, можно оборвать перебор, когда k достигнет n : если до этого момента делителей не найдено, то их нет вообще. Кстати, при проверке на простоту числа 11 это наблюдение позволяет сократить перебор более чем в три раза, а для числа 1111111111111111111 — более чем в 1054092553 раза (оба числа — простые).

Перебор с запоминанием найденных простых чисел

Существенно сократить перебор возможных делителей можно, пожертвовав памятью во время исполнения программы. В основе этой оптимизации лежит следующее утверждение: наименьший собственный делитель k составного числа n (то есть отличный от единицы и от самого n ) является простым. Докажите самостоятельно.

Поскольку при проверке числа n на простоту важен именно наименьший собственный делитель, делители следует искать среди простых чисел, перебирая их по порядку. Но где взять их список? Ответ прост: поскольку наша программа будет искать все простые числа по порядку, кроме вывода на экран будем добавлять их в список найденных простых. Для очередного n будем перебирать потенциальные делители только из этого списка, по-прежнему, вплоть до n .

Издержкой этого подхода является необходимость держать в памяти растущий список найденных простых чисел. Однако объём требуемой для этого памяти будет невелик по сравнению с громадным выигрышем в быстродействии. Следующая таблица даёт представление об экономии при переборе и о затратах памяти:

n	количество k ⩽ n	количество простых k ⩽ n
10	3	1
100	10	4
1000	31	10
10000	100	25
100000	316	65
1000000	1000	168

Решето Эратосфена

Другой алгоритм поиска простых чисел приписывают древнегреческому учёному Эратосфену Киренскому (Έρατοσθένης).

Обратите внимание: количество зачёркиваний у составного числа — это количество простых делителей (без учёта кратности).

Колёсный метод

Трюк, упомянутый в разделе «Наивный перебор», позволяет вдвое сократить список кандидатов в простые числа — заведомо составными будут все чётные числа кроме двойки. Посмотрим, нельзя ли подобным образом учесть ещё несколько первых простых чисел, чтобы дополнительно уменьшить число кандидатов.

Чисел, делящихся на 2 — половина, а делящихся на 3 — треть. Значит, доля чисел, делящихся хотя бы на одно из этих чисел, равна 1 2 + 1 3 − 1 2 ⋅ 1 3 = 2 3 (вычитается доля чисел, делящихся и на 2 , и на 3 , иначе такие числа будут учтены дважды). Для интересной операции, которую мы только что выполнили над дробями 1 2 и 1 3 , введём обозначение: x ⊕ y = x + y − x ⁢ y .

Очевидно, операция ⊕ коммутативна: x ⊕ y = y ⊕ x . Кроме того, как нетрудно проверить, она ассоциативна: x ⊕ y ⊕ z = x ⊕ y ⊕ z .

Теперь ясно, что учёт следующего простого числа, пятёрки, увеличивает долю заведомо составных чисел (делящихся на 2 , 3 , 5 ) до 1 2 ⊕ 1 3 ⊕ 1 5 = 11 15 . Учёт семёрки даст 1 2 ⊕ 1 3 ⊕ 1 5 ⊕ 1 7 = 11 15 ⊕ 1 7 = 27 35 . Интересно выяснить, какую выгоду можно получить, учитывая следующие простые числа, и каковы будут издержки.

Мы вычислили «суммы» обратных величин для первых k простых чисел и свели результаты в таблицу:

k	1 2 ⊕ 1 3 ⊕ 1 5 ⊕ … ⊕ 1 p k
1	0,5000…
2	0,6667…
3	0,7333…
4	0,7714…
5	0,7922…
6	0,8082…
7	0,8195…
8	0,8290…
9	0,8364…
10	0,8421…

Числа в правой колонке таблицы растут, но всё медленней.

Список чисел от 1 до P k , взаимно простых с P k , назовём колесом, а сами такие числа — спицами в колесе. Теперь мы знаем, что любое из простых чисел либо одно из p 1 , p 2 , … , p k , либо содержится среди чисел вида s + n ⁢ P k , где s — спица. Все остальные натуральные числа, кроме единицы, заведомо составные, и их доля, как показывает таблица, довольно велика даже для небольших k .

Для проверки числа N на простоту следует прежде всего поискать N среди чисел p 1 , p 2 , … , p k . Если поиск не увенчался успехом, проверяем по очереди, не делится ли N на одно из p i . Если делится, число N — составное. Если же нет, ищем делители N среди спиц колеса s (пропустив, естественно, единицу), затем среди чисел вида s + P k , затем среди чисел вида s + 2 ⁢ P k , затем — s + 3 ⁢ P k , и так продолжаем до тех пор, пока квадрат очередного делителя не превысит N .

Построим колёса для первого одного простого числа, первых двух и первых трёх:

k	колесо
1	1
2	1 , 5
3	1 , 7 , 11 , 13 , 17 , 19 , 23 , 29
4	1 , 11 , 13 , 17 , 19 , 23 , 29 , 31 , 37 , 41 , 43 , 47 , 53 , 59 , 61 , 67 , 71 , 73 , 79 , 83 , 89 , 97 , 101 , 103 , 107 , 109 , 113 , 121 , 127 , 131 , 137 , 139 , 143 , 149 , 151 , 157 , 163 , 167 , 169 , 173 , 179 , 181 , 187 , 191 , 193 , 197 , 199 , 209

Возьмём для примера колесо, построенное для двух первых простых чисел — 2 и 3 . Проверяя на простоту число N при помощи такого колеса, убедившись, что N не двойка и не тройка, пытаемся делить это число сначала на 2 , 3 , а затем — на 5 , 7 , 11 , 13 , 17 , 19 , 23 , 25 , 29 , … , то есть на числа из арифметических прогрессий 1 + 6 ⁢ t и 5 + 6 ⁢ t , t = 0 1 2 3 … . При N = 661 имеет смысл остановиться на числе 25 , поскольку квадрат следующего в списке, 29 , уже больше 661 . Теперь можно заключить, что число 661 — простое.

Удобно изображать список возможных делителей в виде таблицы шириной P k (в нашем примере это 2 ⋅ 3 = 6 ): 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 … Серые числа заведомо составные. Среди цветных чисел также могут встретиться, хоть и редко, составные числа (синие) — мы помним, что колёсный метод исключает не все составные числа из рассмотрения.

Для проверки того же числа 661 на колесе, построенном для трёх первых простых чисел, нужно проверить его делимость сначала на 2 , 3 , 5 , затем — на 7 , 11 , 13 , 17 , 19 , 23 .

Есть соблазн использовать для построения колеса как можно больше первых простых чисел. Но не стоит этого делать. Выигрыш с добавлением очередного простого числа будет всё меньше и меньше, а количество спиц в k -ом колесе будет расти всё быстрее и быстрее. Можно показать, что количество спиц в k -ом колесе равно p 1 − 1 ⁢ p 2 − 1 ⁢ p 3 − 1 ⋅ … ⋅ p k − 1 . Эта последовательность выглядит так: 1 , 2 , 8 , 48 , 480 , 5760 , 92160 , 1658880 , … . Слишком большие колёса только замедлят выполнение программы, к тому же создание списка спиц потребует массу времени. Наши эксперименты показали, что оптимальное количество простых, используемых для построения колеса, равно четырём.

Ах, да. Почему метод называется колёсным? Возьмём колесо со спицами, пронумерованными от 1 до P k , и удалим спицы с номерами, не взаимно простыми с P k . Если прокатить такое колесо по прямой, отмечая следы концов уцелевших спиц, на прямой останутся отметки, принадлежащие арифметическим прогрессиям вида s + P k ⁢ t . Первые три колеса показаны на рисунке 14.1. «Колёса для проверки чисел на простоту». Следующее колесо уже в семь раз больше самого крупного из показанных, и мы решили воздержаться от его рисования.

Источник

Алгоритмы нахождения простых чисел

Простые числа – это натуральные числа, большие единицы, которые имеют только два делителя: единицу и само это число.

Примеры простых чисел: 2 , 3, 5, 7, 11, 13…

(Единица не является простым числом!)

Существует множество задач, связанных с простыми числами, и хотя формулируются они достаточно просто, решить их бывает очень трудно. Некоторые свойства простых чисел еще не открыты. Это побудило немецкого математика Германа Вейля (Wayl, 1885-1955) так охарактеризовать простые числа: «Простые числа – это такие существа, которые всегда склонны прятаться от исследователя».

Во все времена люди хотели найти как можно большее простое число. Пока люди считали только при помощи карандаша и бумаги, им нечасто удавалось обнаружить новые простые числа. До 1952 г. самое большое известное простое число состояло из 39 цифр. Теперь поиском все больших простых чисел занимаются компьютеры. Это может представлять интерес для любителей рекордов.

Не будем гнаться за рекордами, а рассмотрим несколько алгоритмов нахождения простых чисел.

Задача 1. Определение простого числа.

Составить программу, которая будет проверять, является ли введенное число простым.

Самый простой путь решения этой задачи – проверить, имеет ли данное число n (n >= 2) делители в интервале [2; n-1]. Если делители есть, число n – составное, если – нет, то – простое. При реализации алгоритма разумно делать проверку на четность введенного числа, поскольку все четные числа делятся на 2 и являются составными числами, то, очевидно, что нет необходимости искать делители для этих чисел. Логическая переменная flag в программе выступает в роли “флаговой” переменной и повышает наглядность программы, так, если flag = true, то n –простое число; если у числа n есть делители, то “флаг выключаем” с помощью оператора присваивания flag:= false, таким образом, если flag = false, то n – составное число.

Задача 2. Нахождение простых чисел в заданном интервале.

Составить программу, которая напечатает все простые числа в заданном интервале [2, m], для m>3 и подсчитает их количество.

Для реализации данного алгоритма необходимо проверить каждое число, находящееся в данном интервале, — простое оно или нет. Однако для этого машине пришлось бы потратить много времени. Поэтому подумаем, каким образом можно оптимизировать алгоритм, описанный в задаче 1, применительно к задаче 2?

Будем использовать следующие приемы оптимизации алгоритма:

1. рассматривать только нечетные числа;
2. использовать свойство: наименьшее число, на которое делится натуральное число n, не превышает целой части квадратного корня из числа n;
3. прерывать работу цикла, реализующего поиск делителей числа, при нахождении первого же делителя с помощью процедуры Break, которая реализует немедленный выход из цикла и передает управление оператору, стоящему сразу за оператором цикла.

Как правило, учащиеся сами догадываются о приемах №1 и №3, но не всегда знают, как реализовать в программе досрочное завершение цикла, прием же №2 для них не очевиден, поэтому, возможно, учителю следует остановиться на нем более подробно или же привести полное доказательство этого утверждения.

Счетчик чисел будет находиться в переменной k. Когда очередное простое число найдено, он увеличивается на 1. Простые числа выводятся по 10 в строке, как только значение счетчика становится кратным 10, курсор переводится на новую строку.

Близнецы

Два нечетных простых числа, разнящихся на два, называются близнецами. Близнецами являются, например, числа 5 и 7, 11 и 13, 17 и 19 и т.д. В начале натурального ряда такие пары чисел встречаются достаточно часто, но, по мере того как мы продвигаемся в область больших чисел, их становится все меньше и меньше. Известно, что в первой сотне имеется целых 8 близнецов, дальше они расположены очень неравномерно, их можно обнаружить все реже и реже, гораздо реже, нежели сами простые числа. До сих пор неясно, конечно ли число близнецов. Более того, еще не найден способ, посредством которого можно было бы разрешить эту проблему.

Задача 3. Поиск пар чисел близнецов.

Написать программу, которая будет находить все числа близнецы в интервале [2; 1000] и подсчитывать количество пар чисел близнецов.

Фактически будем использовать алгоритм и программу Задачи 2. В этом алгоритме нужно использовать дополнительные переменные для хранения двух “последних” простых чисел и проверять условие наличия близнецов – их разность должна быть равна двум.

Задача 4. Нахождение простых чисел в заданном интервале с выводом в выходной файл.

Реализовать алгоритм задачи 2 с выводом простых чисел в выходной файл по 10 в строке. Последняя строка файла должна содержать информацию о количестве простых чисел в заданном интервале.

Задача 5. Приемы оптимизации алгоритма задачи 4.

Оптимизировать алгоритм задачи 4 следующим образом: найденные простые числа записывать в файл, делимость очередного кандидата проверять только на числа из этого файла.

Словесное описание алгоритма:

1. Вводим правую границу диапазона – m;
2. Записываем двойку и тройку в файл;
3. Пока очередное нечетное число i m ), вывести в файл количество простых чисел.

Эратосфеново решето

Греческий математик Эратосфен (275-194 гг. до н.э.) предложил интересный метод нахождения простых чисел в интервале [2; n]. Он написал на папирусе, натянутом на рамку, все числа от 2 до 10000 и прокалывал составные числа. Папирус стал, как решето, которое “просеивает” составные числа, а простые оставляет. Поэтому такой метод называется Эратосфеновым решетом. Рассмотрим подробнее этот метод.

Пусть написаны числа от 2 до n:

Первое неперечеркнутое число в строке является простым. Таким образом, 2 – простое число. Начинаем “просеивание” с него, перечеркивая все числа, которые делятся на 2:

Далее берем следующее по порядку неперечеркнутое число и перечеркиваем все числа, кратные ему и т. д. Таким образом, мы перечеркнем все составные числа, а простые останутся неперечеркнутыми:

Все числа указанного интервала можно рассматривать как множество и в дальнейшем из этого множества будем исключать (отсеивать) все составные числа.

Задача 6. Нахождение простых чисел с помощью решета Эратосфена.

Реализовать алгоритм решета Эратосфена с помощью организации работы с множествами.

Словесное описание алгоритма:

1. Выделим из первых n натуральных чисел все простые числа (решето Эратосфена).
2. Вначале формируем множество BeginSet, состоящее из всех целых чисел в диапазоне от 2 до n. Множество PrimerSet будет содержать искомые простые числа.
3. Затем циклически повторим действия:
   1. взять из BeginSet первое входящее в него число next и поместить его в PrimerSet;
   2. удалить из BeginSet число next и все другие числа, кратные ему, т. е. 2* next, 3* next и т. д.

Цикл повторяется до тех пор, пока множество BeginSet не станет пустым. Программу нельзя использовать для произвольного n, т. к. в любом множестве не может быть больше 256 элементов. (Для расширения интервала простых чисел можно разбить одно большое множество на несколько маленьких, т. е. представить большое множество в виде массива малых множеств. Этот случай рассматривать не будем. Можно предложить наиболее заинтересованным учащимся самостоятельно рассмотреть этот вариант.)

Литература:

1. Е.В. Андреева Методика обучения основам программирования на уроках информатики. Лекции 1-8. – М.: Педагогический университет «Первое сентября», 2006.
2. В.А. Дагене, Г.К. Григас, А.Ф. Аугутис 100 задач по программированию. – М.: Просвещение, 1993. — 255 с.
3. В.В. Фаронов Турбо Паскаль 7.0. Начальный курс. Учебное пособие. – М.: «Нолидж», 1999. — 616 с.

Источник