Sàng Eratosthenes

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

0.0 (0 đánh giá)
Tạo bởi Katsu Cập nhật lần cuối 3 năm trước 9.814 lượt xem 1 bình luận
Tác giả/Dịch giả: huulam3011 K9
Học nhanh

Danh sách bài học

Sàng Eratosthenes

Dẫn nhập

Toán học trong lập trình là một mảng phổ biến và thú vị nhưng cũng khá phức tạp. Trong các bài học tới đây, chúng ta sẽ đi tìm hiểu về vấn đề này. Mở đầu, chúng ta sẽ cùng nhau đi tìm hiểu về các thuật toán kiểm tra số nguyên tố cũng như một kĩ thuật cho phép đánh dấu nhanh các số nguyên tố.


Nội dung

Để có thể tiếp thu bài học này một cách tốt nhất, các bạn nên có những kiến thức cơ bản về:

Trong bài học ngày hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về:

  • Phương pháp kiểm tra số nguyên tố
  • Sàng Eratosthenes

Phương pháp kiểm tra số nguyên tố

Khái niệm số nguyên tố

Số nguyên tố là số tự nhiên lớn hơn 1 và không phải là tích của hai số tự nhiên nhỏ hơn. Nói cách khác, số nguyên tố là những số chỉ có 2 ước là 1 và chính nó.

Các nguyên số lớn hơn 1 và không phải là số nguyên tố thì là hợp số. Riêng 0 và 1 không phải là số nguyên tố cũng không phải là hợp số.

Ví dụ: 2, 3, 5, 11 là các số nguyên tố nhưng 6 không phải là số nguyên tố do 6 có 2 ước là 2 và 3


Cách kiểm tra số nguyên tố

Thuật toán cơ bản

Từ định nghĩa của số nguyên tố, ta có thể nghĩ đến việc duyệt tất cả các số từ 2 đến n. Nếu n chia hết cho bất cứ số nào nghĩa là n không phải số nguyên tố.

Ta có thể thấy ngay, độ phức tạp của thuật toán trên là O(n). Vậy thì liệu có thuật toán nào tốt hơn không?


Nhận xét

Ta có một nhận xét sau về số nguyên tố: Nếu như n không phải là số nguyên tố thì tồn tại một ước nguyên tố của n nhỏ hơn hoặc bằng \sqrt{n}.

Thật vậy, giả sử n không phải là số nguyên tố mà các ước của nó đều lớn hơn \sqrt{n} thì tích của hai ước bất kì sẽ lớn hơn n (Vô lí).


Thuật toán cải tiến

Từ nhận xét trên, ta thấy chỉ cần duyệt các ước đến √n để kiểm tra n có phải số nguyên tố hay không.

Khi này, độ phức tạp của thuật toán sẽ giảm xuống còn O(\sqrt{n}).

Trong đoạn code trên, có một chi tiết mà mình muốn các bạn lưu ý về vòng for. Tại sao điều kiện vòng lặp của mình là i\times i\leq n thay vì i\leq \sqrt{n}?

Lí do là vì nếu như viết i\leq \sqrt{n} thì tại mỗi lần lặp lại của vòng for, máy tính sẽ phải tính lại giá trị của \sqrt{n} khiến cho thuật toán chạy chậm hơn không cần thiết.

Đây là một kinh nghiệm cho các bạn khi viết code. Ví dụ thay vì viết i\leq n / j các bạn có thể viết i\times j\leq n.


Sàng Eratosthenes

Bây giờ, chúng ta có một yêu cầu như sau: Cho một số nguyên dương n (n\leq 10^{6}). Hãy đánh dấu tất cả các số nguyên tố trong phạm vi từ 2 đến n.

Thuật toán cơ bản

Với những kiến thức về cách kiểm tra số nguyên tố ở trên bên, chúng ta có thể nghĩ đến việc duyệt tất cả các số từ 2 đến n và dùng hàm kiểm tra số nguyên tố.

Tuy nhiên, độ phức tạp của chương trình trên là O(n\times \sqrt{n}). Liệu có thuật toán nào cho thời gian tốt hơn không?


Phương pháp

Trên thực tế, đã có một phương pháp lọc các số nguyên tố được đưa ra bởi nhà toán học cổ đại người Hy Lạp Eratosthene. Vậy chính xác ông đã làm thế nào?

Ông lấy lá cọ, ghi tất cả các số từ 2 đến 100. Ông xét lần lượt từng số. Đầu tiên, gặp số 2 chưa bị chọc thủng, ông sẽ chọc thủng tất cả các số khác 2 trên lá cọ mà chia hết cho 2. Tiếp theo, gặp số 3 chưa bị chọc thủng, ông sẽ chọc thủng tất cả các số khác 3 trên lá cọ mà chia hết cho 3. Lúc này, số 4 đã bị chọc thủng nên ông bỏ qua và tiếp tục đến 5. Sau khi kết thúc, các số còn lại đều là số nguyên tố và lá cọ khi này giống như một cái sàng nên người ta gọi đây là “Sàng Eratosthene”.

Tại sao cách làm trên lại có thể loại bỏ tất cả các số nguyên tố? Ta thấy, qua mỗi bước, các số chia hết cho một số nguyên tố nào đó sẽ bị loại bỏ đi như ở bước 1 là các số chia hết cho 2, ở bước 2 là các số chia hết cho 3 nên đến cuối cùng, sẽ chỉ còn sót lại các số chia hết cho chính nó (chính là các số nguyên tố).


Thuật toán cải tiến

Từ những thông tin về sàng ở trên, ta có thể đưa ra chương trình như sau

Vậy thì độ phức tạp của thuật toán trên sẽ là bao nhiêu?

Ta thấy

  • Khi i=2 vòng lặp j lặp lại \frac{n}{2} lần
  • Khi i=3 vòng lặp j lặp lại \frac{n}{2} lần
  • Khi i=5 vòng lặp  lặp lại \frac{n}{5} lần

Như vậy độ phức tạp tổng là O(\frac{n}{2} + \frac{n}{3} + \frac{n}{5} +...) và người ta đã chứng minh được \frac{n}{2} + \frac{n}{3} + \frac{n}{5} +... =n\times log(logn) . Do vậy, độ phức tạp của thuật toán là O(n\times log(logn))..


Kết luận

  • Qua bài này chúng ta đã nắm được về Sàng Eratosthenes
  • Bài sau chúng ta sẽ tìm hiểu về Hàm mũ nhanh
  • Cảm ơn các bạn đã theo dõi bài viết. Hãy để lại bình luận hoặc góp ý của mình để phát triển bài viết tốt hơn. Đừng quên “Luyện tập – Thử thách – Không ngại khó”.

Tải xuống

Tài liệu

Nhằm phục vụ mục đích học tập Offline của cộng đồng, Kteam hỗ trợ tính năng lưu trữ nội dung bài học Sàng Eratosthenes dưới dạng file PDF trong link bên dưới.

Ngoài ra, bạn cũng có thể tìm thấy các tài liệu được đóng góp từ cộng đồng ở mục TÀI LIỆU trên thư viện Howkteam.com

Đừng quên likeshare để ủng hộ Kteam và tác giả nhé!


Thảo luận

Nếu bạn có bất kỳ khó khăn hay thắc mắc gì về khóa học, đừng ngần ngại đặt câu hỏi trong phần bên dưới hoặc trong mục HỎI & ĐÁP trên thư viện Howkteam.com để nhận được sự hỗ trợ từ cộng đồng.

Tác giả/Dịch giả

Mình là Nguyễn Hữu Lâm, một người có niềm đam mê rất lớn đối với lập trình. Hiện tại, mình đang là sinh viên Khoa học máy tính của Đại học Bách Khoa Hà Nội. Mong muốn của mình là có thể chia sẻ những kiến thức mà bản thân có cho mọi người, học hỏi, kết bạn với tất cả những người có cùng đam mê với mình.


K9

Nhà sáng lập Howkteam.com, KQuiz.vn & tác giả các khóa học C#, Auto, Unity3D, Python....

Với mong muốn mang đến kiến thức chất lượng, miễn phí cho mọi người, với tâm huyết phá bỏ rào cản kiến thức từ việc giáo dục thu phí. Tôi đã cùng đội ngũ Kteam đã lập nên trang website này để thế giới phẳng hơn.
Hãy cùng chúng tôi lan tỏa kiến thức đến cộng đồng! 

Khóa học

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật

Bạn đã từng đau đầu với các cấu trúc stack, queue,.. hoặc cảm thấy cực kỳ khó khăn với các thuật toán sắp xếp, tìm kiếm được sử dụng trong lập trình. Đừng lo lắng! Trong khoá học này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu một cách đơn giản nhất về cấu trúc dữ liệu và giải thuật, cũng như giúp bạn nắm rõ hơn về các kiến thức này.

Hãy cùng xem cấu trúc dữ liệu và giải thuật có gì đáng sợ không nhé!

Đánh giá

Bình luận

Để bình luận, bạn cần đăng nhập bằng tài khoản Howkteam.

Đăng nhập
TAPHOA_VN đã bình luận 8 tháng trước

Mình có ý tưởng này bạn xem có đúng ko ạ, nhập x, nếu x chia cho 2,3,5,7 mà dư 0 thì x là số nguyên tố.

Không có video.