摘要:        
在我写的这四个算法中,表现最好的是hedgehog_recursive这个算法,使用带备忘录的自上而下动态规划方法实现了Hedgehog算法中的原理,奇怪的是这个算法虽然只是直接翻译了菜鱼ftfish的数学推导,却在小数据规模上表现到如此之好,基本上耗时都在Hedgehog算法的3%以内,这不点我也不是很理解。其次表现类似的是sum_primes_sieve和legendre这两个算法,前面这个算法使用了一个改进的埃拉托斯特尼筛,而后者则是对法国数学家勒让德提出的一个计算N以下素数个数的递推式的推广,使其可以计算N以下素数的和,我猜测这也是Hedgehog使用的递推式的灵感来源。表现再次的是meissel这个算法,它依据的是德国天文学家对勒让德计算N以下素数个数算法的改进,并将其推广到可以计算素数的和,理论上这个算法应比勒让德的算法更优,但实际算法表现并没有更好,可能是我的算法实现的原因。    阅读全文
posted @ 2019-11-07 10:52
sorrowise
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