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我不是严格意义上的初级程序员,但我没有接受过数学以外的正规教育 - 所以这纯粹是业余爱好,可能是业余的。
我最近自己开发了一个算法来解决这个问题,但我想知道是否有任何相对简单的算法明显更高效/更快?
如果有人要求您确定他们正在考虑的数字(1 到 100 之间),您可能会使用该策略的一个非常粗略的描述:它是否大于 50? “是的”。是否大于 75? “不”。是否大于 62.5? “是的”。是否大于 68.75?等等。每次将包含答案的值范围减半,直到得到答案。
(注释)算法如下(在 python 中):
import math
#### <parameters>
z = (2**28)*(3**45)*(5**21)*(7**22)*(11**41) # (example) number to factor
Pl = [2, 3, 5, 7, 11] # list of primes in fatorisation (in order)
#### </parameters>
def a(z1, k1, p1): # roughly: gives the maximum possible power of p1 (in factorisation of z1), divided by 2^(k1)
return int(round(math.log(z1, p1)/2**k1, 0))
Fact = [] # this will be the list of powers of the primes in Pl
for i in range(len(Pl)-1):
p = Pl[i]
b = a(z, 1, p)
k = 2
while a(z, k, p) != 0:
if z % (p**b) == 0:
b += a(z, k, p)
else:
b -= a(z, k, p)
k += 1
if z % (p**b) != 0: # the above while loop narrows down to two possible values, this narrows down between those two
b -= 1
Fact.append(b)
z = z/(p**b)
Fact.append(int(round(math.log(z, Pl[-1]), 0)))
print(Fact)
此外,我几乎不知道如何为上述内容找到“大 O”表达式。这不是这个问题的核心,我只是想知道如果有人想弄清楚它会是什么。
最佳答案
这就是众所周知的二分搜索,这是一种非常著名的算法,您可以在其中找到各种文档。
它的大 O 复杂度为 O(log N)
。
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