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趣味编程之计算相亲数(上)

相关软件相关文章发表评论 来源:本站整理时间:2010/8/22 18:20:15字体大小:A-A+

作者:佚名点击:140次评论:1次标签: 编程

  • 类型:编程辅助大小:1.8M语言:英文 评分:6.0
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2 页 通过计算所有质因数来计算约数之和
算法二:通过计算所有质因数来计算约数之和

先说一下原理:记得小学的奥赛有一个题型是计算一个自然数的约数的个数(现在还有没有不清楚),截法很简单,先分解质因数,然后把所有质因子的幂加一再相乘就是约数的个数,例如数字36=2^2×3^2,那么36就有(2+1)×(2+1)=9个约数(1,2,3,4,6,9,12,18,36)。其实能算出有9个约数,自然可以计算9个约数是什么,是2个2和2个3排列组合的结果,剩下的就不用我废话了,该算法的思路就是先分解质因数然后在逐个计算约数并加和,上代码:

1: /// <summary>
2: /// 通过计算所有质因数来计算约数之和(串行)
3: /// </summary>
4: public class Algorithm3
5: {
6: private int GetNextFactor(int num)
7: {
8: int limit = (int)(Math.Sqrt(num));
9: for (int i = 2; i <= limit; i++)
10: if (num % i == 0)
11: return i;
12: return num;
13: }
14: private List<int> Decomposition(int num)
15: {
16: var factors = new List<int>();
17: while (true)
18: {
19: var divisor = GetNextFactor(num);
20: factors.Add(divisor);
21: if (divisor == num) break;
22: num = num / divisor;
23: }
24: return factors;
25: }
26: private int Sum(List<int> divisors)
27: {
28: int sum = 0;
29: for (int i = 0, count = divisors.Count - 1; i < count; i++)
30: sum += divisors[i];
31: return sum;
32: }
33: private int GetSum(List<int> factors)
34: {
35: if (factors.Count == 1) return 1;//质数
36: var divisors = new List<int>() { 1 };
37: var factorPows = new List<List<int>>() { new List<int>() { factors[0] } };
38: for (int i = 1, count = factors.Count; i < count; i++)
39: {
40: var length = factorPows.Count;
41: if (factors[i] == factorPows[length - 1][0])
42: factorPows[length - 1].Add(Convert.ToInt32(Math.Pow(Convert.ToDouble(factors[i]), Convert.ToDouble(factorPows[length - 1].Count + 1))));
43: else
44: factorPows.Add(new List<int>() { factors[i] });
45: }
46: for (int f = 0, fCount = factorPows.Count; f < fCount; f++)
47: for (int d = 0, dCount = divisors.Count; d < dCount; d++)
48: for (int p = 0, pCount = factorPows[f].Count; p < pCount; p++)
49: divisors.Add(divisors[d] * factorPows[f][p]);
50: return Sum(divisors);
51: }
52: public void Run(int from, int to)
53: {
54: int perfertCount = 0;
55: int amicablePairCount = 0;
56: for (var num = from; num < to; num++)
57: {
58: int sum1 = this.GetSum(Decomposition(num));
59: if (sum1 == num)
60: {
61: Console.WriteLine("{0}是完全数", num);
62: perfertCount++;
63: }
64: if (sum1 > num)
65: {
66: int sum2 = this.GetSum(Decomposition(sum1));
67: if (sum2 == num)
68: {
69: Console.WriteLine("{0}和{1}是一对相亲数", sum1, sum2);
70: amicablePairCount++;
71: }
72: }
73: }
74: Console.WriteLine("在{0}到{1}中共有{2}个完全数和{3}对相亲数", from, to, perfertCount, amicablePairCount);
75: }
76: } 先看速度如何,是否比算法一更快,从2计算到5000000花费近27秒,几乎与算法一的并行版本接近,果然快很多,那么快在哪里了呢?算法一做了大量的取模和除法操作,相比于加、减、乘等操作这些操作都是很耗时的,而算法二先计算质因数,减少了很多取模和除法操作,取而代之的是很多乘法和指数运算,性能自然得到提升,但还算细心的我并没有就此下结论,我把计算范围缩小到2到100000,此时,算法一花费时间是0.18秒而算法而则是0.36秒,算法一反而取胜了,其实道理很简单,随着数字的增大,算法一计算取模和除法的操作增加也不断增加,而算法二随着数字增大计算次数却增加不明显,因为分解质因数其实是找质数的过程,但找到第一个质因数后,数字就变小了,计算量并没增加多少,相反,找到的质因数越多,计算约数的计算量就越大,所以在数字不大(相对不大)的领域里,试商次数不多所以算法一很快完成了计算,而算法二相对于算法一的却没什么太大优势,但随着数字的变大,算法二的优势会越来越明显!例如我从5000000计算到5500000,算法一就豪无优势了,落后算法二一半都不止,这让我想起了一个古老的但却众所周知的梵塔问题,算法一就是这样一个梵塔……

当然我也没忘记把这个算法改成并行版本,我就不贴代码了,只要改第56行的for就可以了,从2计算到5000000花费在16秒左右,这样我们已经从最初的51秒降低到16秒,还能更快吗?我绞尽脑汁暂时还没什么结果,因为我发现最后所花的时间都是在寻找质数上了,难怪数学界的顶级难题都跟质数有关或者围绕质数展开,还有我们程序员熟悉的加密算法RSA,也是基于大整数难以分解的“特性”上,如果不幸被我找到了快速分解算法我就不用在这写博客啦,扯远了,还是回归娱乐吧,我们还有没有办法让它再快点呢?

算法二SP1:之所以叫SP1是因为它并没有本质上的更改,只是在外围让它显得更快。话说算法界有两大秘籍,九阴真经和九阳神功——都不是,开个玩笑,其实没什么秘籍,而是方法论,无非就是时间换空间和空间换时间,根据我们的需要,时间和空间在我们的代码中转换来转换去,既然我追求的是速度,那自然是用空间来换时间喽。

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