Das Ziel ist einfach: Berechnen Sie die Summenfunktion für so viele Zahlen wie möglich in 10 Sekunden und addieren Sie die Zahlen.

Sie müssen Ihr Ergebnis am Ende ausdrucken und es tatsächlich berechnen. Es ist keine automatische Totientenfunktion zulässig, Bignum-Bibliotheken jedoch. Sie müssen bei 1 beginnen und alle ganzen Zahlen nacheinander hochzählen. Sie dürfen keine Nummern überspringen.

Ihre Punktzahl ist, wie viele Zahlen Ihr Programm auf Ihrer Maschine berechnen kann / wie viele mein Programm auf Ihrer Maschine berechnen kann . Mein Code ist ein einfaches Programm in C ++ (Optimierungen aus), hoffentlich können Sie es ausführen.

Wichtige Eigenschaften, die Sie nutzen könnten!

• ob gcd(m,n) = 1, phi(mn) = phi(m) * phi(n)
• wenn pist prime, phi(p) = p - 1(für p < 10^20)
• wenn gerade nist,phi(2n) = 2 phi(n)
• andere im ersten Link aufgeführt

Mein Code

#include <iostream>
using namespace std;

int gcd(int a, int b)
{
    while (b != 0)
    {
        int c = a % b;
        a = b;
        b = c;
    }
    return a;
}

int phi(int n)
{
    int x = 0;
    for (int i=1; i<=n; i++)
    {
        if (gcd(n, i) == 1)
            x++;
    }
    return x;
}

int main()
{
    unsigned int sum = 0;
    for (int i=1; i<19000; i++) // Change this so it runs in 10 seconds
    {
        sum += phi(i);
    }
        cout << sum << endl;
        return 0;
}

Nimrod: ~ 38.667 (580.000.000 / 15.000)

Diese Antwort verwendet einen ziemlich einfachen Ansatz. Der Code verwendet ein einfaches Primzahlsieb, das die Primzahl der kleinsten Primzahlleistung in jedem Schlitz für zusammengesetzte Zahlen (Null für Primzahlen) speichert, dann die dynamische Programmierung verwendet, um die Totientenfunktion über denselben Bereich zu konstruieren, und dann die Ergebnisse summiert. Das Programm verbringt praktisch die ganze Zeit damit, das Sieb aufzubauen, und berechnet dann die Totientenfunktion in einem Bruchteil der Zeit. Es sieht so aus, als käme es darauf an, ein effizientes Sieb zu konstruieren (mit der leichten Wendung, dass man auch einen Primfaktor für zusammengesetzte Zahlen aus dem Ergebnis extrahieren und die Speichernutzung auf einem vernünftigen Niveau halten muss).

Update: Verbesserte Leistung durch Reduzierung des Speicherbedarfs und Verbesserung des Cache-Verhaltens. Es ist möglich, 5% -10% mehr Leistung zu erzielen, aber die Steigerung der Codekomplexität ist es nicht wert. Letztendlich übt dieser Algorithmus hauptsächlich den von Neumann-Engpass einer CPU aus, und es gibt nur sehr wenige algorithmische Optimierungen, die das umgehen können.

Außerdem wurde der Performance-Teiler aktualisiert, da der C ++ - Code nicht mit allen Optimierungen kompiliert werden sollte und niemand anderes dies tat. :)

Update 2: Optimierter Siebbetrieb für verbesserten Speicherzugriff. Behandeln Sie jetzt kleine Primzahlen in großen Mengen mit memcpy () (~ 5% Beschleunigung) und überspringen Sie beim Sieben größerer Primzahlen ein Vielfaches von 2, 3 und 5 (~ 10% Beschleunigung).

C ++ Code: 9,9 Sekunden (mit g ++ 4.9)

Nimrod Code: 9.9 Sekunden (mit -d: release, gcc 4.9 backend)

proc handleSmallPrimes(sieve: var openarray[int32], m: int) =
  # Small primes are handled as a special case through what is ideally
  # the system's highly optimized memcpy() routine.
  let k = 2*3*5*7*11*13*17
  var sp = newSeq[int32](k div 2)
  for i in [3,5,7,11,13,17]:
    for j in countup(i, k, 2*i):
      sp[j div 2] = int32(i)
  for i in countup(0, sieve.high, len(sp)):
    if i + len(sp) <= len(sieve):
      copyMem(addr(sieve[i]), addr(sp[0]), sizeof(int32)*len(sp))
    else:
      copyMem(addr(sieve[i]), addr(sp[0]), sizeof(int32)*(len(sieve)-i))
  # Fixing up the numbers for values that are actually prime.
  for i in [3,5,7,11,13,17]:
    sieve[i div 2] = 0

proc constructSieve(m: int): seq[int32] =
  result = newSeq[int32](m div 2 + 1)
  handleSmallPrimes(result, m)
  var i = 19
  # Having handled small primes, we only consider candidates for
  # composite numbers that are relatively prime with 31. This cuts
  # their number almost in half.
  let steps = [ 1, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31 ]
  var isteps: array[8, int]
  while i * i <= m:
    if result[i div 2] == 0:
      for j in 0..7: isteps[j] = i*(steps[j+1]-steps[j])
      var k = 1 # second entry in "steps mod 30" list.
      var j = 7*i
      while j <= m:
        result[j div 2] = int32(i)
        j += isteps[k]
        k = (k + 1) and 7 # "mod 30" list has eight elements.
    i += 2

proc calculateAndSumTotients(sieve: var openarray[int32], n: int): int =
  result = 1
  for i in 2'i32..int32(n):
    var tot: int32
    if (i and 1) == 0:
      var m = i div 2
      var pp: int32 = 2
      while (m and 1) == 0:
        pp *= 2
        m = m div 2
      if m == 1:
        tot = pp div 2
      else:
        tot = (pp div 2) * sieve[m div 2]
    elif sieve[i div 2] == 0: # prime?
      tot = i - 1
      sieve[i div 2] = tot
    else:
      # find and extract the first prime power pp.
      # It's relatively prime with i/pp.
      var p = sieve[i div 2]
      var m = i div p
      var pp = p
      while m mod p == 0 and m != p:
        pp *= p
        m = m div p
      if m == p: # is i a prime power?
        tot = pp*(p-1)
      else:
        tot = sieve[pp div 2] * sieve[m div 2]
      sieve[i div 2] = tot
    result += tot

proc main(n: int) =
  var sieve = constructSieve(n)
  let totSum = calculateAndSumTotients(sieve, n)
  echo totSum

main(580_000_000)

Java, Punktzahl ~ 24.000 (360.000.000 / 15.000)

Der folgende Java-Code berechnet die Totientenfunktion und das Hauptsieb zusammen. Beachten Sie, dass Sie je nach Computer die anfängliche / maximale Heap-Größe erhöhen müssen (auf meinem eher langsamen Laptop musste ich aufsteigen -Xmx3g -Xms3g).

public class Totient {

    final static int size = 360000000;
    final static int[] phi = new int[size];

    public static void main(String[] args) {
        long time = System.currentTimeMillis();
        long sum = 0;

        phi[1] = 1;
        for (int i = 2; i < size; i++) {
            if (phi[i] == 0) {
                phi[i] = i - 1;
                for (int j = 2; i * j < size; j++) {
                    if (phi[j] == 0)
                        continue;

                    int q = j;
                    int f = i - 1;
                    while (q % i == 0) {
                        f *= i;
                        q /= i;
                    }
                    phi[i * j] = f * phi[q];
                }
            }
            sum += phi[i];
        }
        System.out.println(System.currentTimeMillis() - time);
        System.out.println(sum);
    }
}

Nimrod: ~ 2.333.333 (42.000.000.000 / 18.000)

Dies verwendet einen völlig anderen Ansatz als meine vorherige Antwort. Siehe Kommentare für Details. Das longintModul finden Sie hier .

import longint

const max = 500_000_000

var ts_mem: array[1..max, int]

# ts(n, d) is defined as the number of pairs (a,b)
# such that 1 <= a <= b <= n and gcd(a,b) = d.
#
# The following equations hold:
#
# ts(n, d) = ts(n div d, 1)
# sum for i in 1..n of ts(n, i) = n*(n+1)/2
#
# This leads to the recurrence:
# ts(n, 1) = n*(n+1)/2 - sum for i in 2..n of ts(n, i)
#
# or, where ts(n) = ts(n, 1):
# ts(n) = n*(n+1)/2 - sum for i in 2..n of ts(n div i)
#
# Note that the large numbers that we deal with can
# overflow 64-bit integers.

proc ts(n, gcd: int): int =
  if n == 0:
    result = 0
  elif n == 1 and gcd == 1:
    result = 1
  elif gcd == 1:
    result = n*(n+1) div 2
    for i in 2..n:
      result -= ts(n, i)
  else:
    result = ts(n div gcd, 1)

# Below is the optimized version of the same algorithm.

proc ts(n: int): int =
  if n == 0:
    result = 0
  elif n == 1:
    result = 1
  else:
    if n <= max and ts_mem[n] > 0:
      return ts_mem[n]
    result = n*(n+1) div 2
    var p = n
    var k = 2
    while k < n div k:
      let pold = p
      p = n div k
      k += 1
      let t = ts(n div pold)
      result -= t * (pold-p)
    while p >= 2:
      result -= ts(n div p)
      p -= 1
    if n <= max:
      ts_mem[n] = result

proc ts(n: int128): int128 =
  if n <= 2_000_000_000:
    result = ts(n.toInt)
  else:
    result = n*(n+1) div 2
    var p = n
    var k = 2
    while k < n div k:
      let pold = p
      p = n div k
      k += 1
      let t = ts(n div pold)
      result = result - t * (pold-p)
    while p >= 2:
      result = result - ts(n div p)
      p = p - 1

echo ts(42_000_000_000.toInt128)

C #: 49.000 (980.000.000 / 20.000)

/codegolf//a/26800 "Howards Code".
Modifizierte Phi-Werte werden jedoch für ungerade ganze Zahlen berechnet.

using System;
using sw = System.Diagnostics.Stopwatch;
class Program
{
    static void Main()
    {
        sw sw = sw.StartNew();
        Console.Write(sumPhi(980000000) + " " + sw.Elapsed);
        sw.Stop(); Console.Read();
    }

    static long sumPhi(int n)  // sum phi[i] , 1 <= i <= n
    {
        long s = 0; int[] phi;
        if (n < 1) return 0; phi = buildPhi(n + 1);
        for (int i = 1; i <= n; i++) s += getPhi(i, phi);
        return s;
    }

    static int getPhi(int i, int[] phi)
    {
        if ((i & 1) > 0) return phi[i >> 1];
        if ((i & 3) > 0) return phi[i >> 2];
        int z = ntz(i); return phi[i >> z >> 1] << z - 1;
    }

    static int[] buildPhi(int n)  // phi[i >> 1] , i odd , i < n
    {
        int i, j, y, x, q, r, f; int[] phi;
        if (n < 2) return new int[] { 0 };
        phi = new int[n / 2]; phi[0] = 1;
        for (j = 2, i = 3; i < n; i *= 3, j *= 3) phi[i >> 1] = j;
        for (x = 4, i = 5; i <= n >> 1; i += x ^= 6)
        {
            if (phi[i >> 1] > 0) continue; phi[i >> 1] = i ^ 1;
            for (j = 3, y = 3 * i; y < n; y += i << 1, j += 2)
            {
                if (phi[j >> 1] == 0) continue; q = j; f = i ^ 1;
                while ((r = q) == i * (q /= i)) f *= i;
                phi[y >> 1] = f * phi[r >> 1];
            }
        }
        for (; i < n; i += x ^= 6)  // primes > n / 2 
            if (phi[i >> 1] == 0)
                phi[i >> 1] = i ^ 1;
        return phi;
    }

    static int ntz(int i)  // number of trailing zeros
    {
        int z = 1;
        if ((i & 0xffff) == 0) { z += 16; i >>= 16; }
        if ((i & 0x00ff) == 0) { z += 08; i >>= 08; }
        if ((i & 0x000f) == 0) { z += 04; i >>= 04; }
        if ((i & 0x0003) == 0) { z += 02; i >>= 02; }
        return z - (i & 1);
    }
}

Neue Punktzahl: 61.000 (1.220.000.000 / 20.000)
In "App.config" musste "gcAllowVeryLargeObjects enabled = true" hinzugefügt werden.

    static long sumPhi(int n)
    {
        int i1, i2, i3, i4, z; long s1, s2, s3, s4; int[] phi;
        if (n < 1) return 0; phi = buildPhi(n + 1); n -= 4; z = 2;
        i1 = 1; i2 = 2; i3 = 3; i4 = 4; s1 = s2 = s3 = s4 = 0;
        if (n > 0)
            for (; ; )
            {
                s1 += phi[i1 >> 1];
                s2 += phi[i2 >> 2];
                s3 += phi[i3 >> 1];
                s4 += phi[i4 >> z >> 1] << z - 1;
                i1 += 4; i2 += 4; i3 += 4; i4 += 4;
                n -= 4; if (n < 0) break;
                if (z == 2)
                {
                    z = 3; i4 >>= 3;
                    while ((i4 & 3) == 0) { i4 >>= 2; z += 2; }
                    z += i4 & 1 ^ 1;
                    i4 = i3 + 1;
                }
                else z = 2;
            }
        if (n > -4) s1 += phi[i1 >> 1];
        if (n > -3) s2 += phi[i2 >> 2];
        if (n > -2) s3 += phi[i3 >> 1];
        if (n > -1) s4 += phi[i4 >> z >> 1] << z - 1;
        return s1 + s2 + s3 + s4;
    }

    static int[] buildPhi(int n)
    {
        int i, j, y, x, q0, q1, f; int[] phi;
        if (n < 2) return new int[] { 0 };
        phi = new int[n / 2]; phi[0] = 1;
        for (uint u = 2, v = 3; v < n; v *= 3, u *= 3) phi[v >> 1] = (int)u;
        for (x = 4, i = 5; i <= n >> 1; i += x ^= 6)
        {
            if (phi[i >> 1] > 0) continue; phi[i >> 1] = i ^ 1;
            for (j = 3, y = 3 * i; y < n; y += i << 1, j += 2)
            {
                if (phi[j >> 1] == 0) continue; q0 = j; f = i ^ 1;
                while ((q1 = q0) == i * (q0 /= i)) f *= i;
                phi[y >> 1] = f * phi[q1 >> 1];
            }
        }
        for (; i < n; i += x ^= 6)
            if (phi[i >> 1] == 0)
                phi[i >> 1] = i ^ 1;
        return phi;
    }

Python 3: ~ 24000 (335.000.000 / 14.000)

Meine Version ist eine Python-Portierung von Howards Algorithmus . Meine ursprüngliche Funktion war eine Modifikation eines Algorithmus, der in diesem Blogpost eingeführt wurde .

Ich verwende Numpy- und Numba-Module, um die Ausführungszeit zu beschleunigen. Beachten Sie, dass Sie normalerweise nicht die Typen der lokalen Variablen deklarieren müssen (wenn Sie Numba verwenden), aber in diesem Fall wollte ich die Ausführungszeit so weit wie möglich verkürzen.

Bearbeiten: kombinierte Konstruktsieb- und Zusammenfassungsfunktionen in einer einzigen Funktion.

C ++: 9,99 s (n = 14.000); Python 3: 9.94s (n = 335.000.000)

import numba as nb
import numpy as np
import time

n = 335000000

@nb.njit("i8(i4[:])", locals=dict(
    n=nb.int32, s=nb.int64, i=nb.int32,
    j=nb.int32, q=nb.int32, f=nb.int32))

def summarum(phi):
    s = 0

    phi[1] = 1

    i = 2
    while i < n:
        if phi[i] == 0:
            phi[i] = i - 1

            j = 2

            while j * i < n:
                if phi[j] != 0:
                    q = j
                    f = i - 1

                    while q % i == 0:
                        f *= i
                        q //= i

                    phi[i * j] = f * phi[q]
                j += 1
        s += phi[i]
        i += 1
    return s

if __name__ == "__main__":
    s1 = time.time()
    a = summarum(np.zeros(n, np.int32))
    s2 = time.time()

    print(a)
    print("{}s".format(s2 - s1))

Hier ist meine Python-Implementierung, die in der Lage zu sein scheint, ~ 60000 Zahlen in 10 Sekunden zu erzeugen. Ich faktorisiere Zahlen mit dem Pollard-Rho-Algorithmus und dem Rabin-Miller-Primärtest.

from Queue import Queue
import random

def gcd ( a , b ):
    while b != 0: a, b = b, a % b
    return a

def rabin_miller(p):
    if(p<2): return False
    if(p!=2 and p%2==0): return False
    s=p-1
    while(s%2==0): s>>=1
    for _ in xrange(10):
        a=random.randrange(p-1)+1
        temp=s
        mod=pow(a,temp,p)
        while(temp!=p-1 and mod!=1 and mod!=p-1):
            mod=(mod*mod)%p
            temp=temp*2
        if(mod!=p-1 and temp%2==0): return False
    return True

def pollard_rho(n):
    if(n%2==0): return 2;
    x=random.randrange(2,1000000)
    c=random.randrange(2,1000000)
    y=x
    d=1
    while(d==1):
        x=(x*x+c)%n
        y=(y*y+c)%n
        y=(y*y+c)%n
        d=gcd(x-y,n)
        if(d==n): break;
    return d;

def primeFactorization(n):
    if n <= 0: raise ValueError("Fucked up input, n <= 0")
    elif n == 1: return []
    queue = Queue()
    factors=[]
    queue.put(n)
    while(not queue.empty()):
        l=queue.get()
        if(rabin_miller(l)):
            factors.append(l)
            continue
        d=pollard_rho(l)
        if(d==l):queue.put(l)
        else:
            queue.put(d)
            queue.put(l/d)
    return factors

def phi(n):

    if rabin_miller(n): return n-1
    phi = n
    for p in set(primeFactorization(n)):
        phi -= (phi/p)
    return phi

if __name__ == '__main__':

  n = 1
  s = 0

  while n < 60000:
    n += 1
    s += phi(n)
  print(s)

φ (2 ⁿ ) = 2 ^{n - 1}
Σ φ (2 ⁱ ) = 2 ⁱ - 1 für i von 1 bis n

Zuerst mal was zu finden:

import os
from time import perf_counter

SEARCH_LOWER = -1
SEARCH_HIGHER = 1

def integer_binary_search(start, lower=None, upper=None, big_jump=1):
    if lower is not None and lower == upper:
        raise StopIteration # ?

    result = yield start

    if result == SEARCH_LOWER:
        if lower is None:
            yield from integer_binary_search(
                start=start - big_jump,
                lower=None,
                upper=start - 1,
                big_jump=big_jump * 2)
        else:
            yield from integer_binary_search(
                start=(lower + start) // 2,
                lower=lower,
                upper=start - 1)
    elif result == SEARCH_HIGHER:
        if upper is None:
            yield from integer_binary_search(
                start=start + big_jump,
                lower=start + 1,
                upper=None,
                big_jump=big_jump * 2)
        else:
            yield from integer_binary_search(
                start=(start + upper) // 2,
                lower=start + 1,
                upper=upper)
    else:
        raise ValueError('Expected SEARCH_LOWER or SEARCH_HIGHER.')

search = integer_binary_search(start=1000, lower=1, upper=None, big_jump=2500)
n = search.send(None)

while True:
    print('Trying with %d iterations.' % (n,))

    os.spawnlp(
        os.P_WAIT,
        'g++', 'g++', '-Wall', '-Wextra', '-pedantic', '-O0', '-o', 'reference',
        '-DITERATIONS=%d' % (n,),
        'reference.cpp')

    start = perf_counter()
    os.spawnl(os.P_WAIT, './reference', './reference')
    end = perf_counter()
    t = end - start

    if t >= 10.1:
        n = search.send(SEARCH_LOWER)
    elif t <= 9.9:
        n = search.send(SEARCH_HIGHER)
    else:
        print('%d iterations in %f seconds!' % (n, t))
        break

Für den Referenzcode ist das für mich:

…
Mit 14593 Iterationen versuchen.
64724364
14593 Iterationen in 9.987747 Sekunden!

Nun, Haskell:

import System.Environment (getArgs)

phiSum :: Integer -> Integer
phiSum n = 2 ^ n - 1

main :: IO ()
main = getArgs >>= print . phiSum . (2^) . read . head

Es macht etwas mit 2525224 Ziffern in 0,718 Sekunden. Und jetzt merke ich nur den Kommentar von @ Howard.

Matlab: 1464 = 26355867/18000

Ich kann Ihren Code nicht testen, also habe ich ihn durch 18000 geteilt, da er den schnellsten Computer der getesteten Computer darstellt. Ich kam zu der Partitur mit dieser Eigenschaft:

• wenn p prim ist, ist phi (p) = p - 1 (für p <10 ^ 20)

Mir gefällt vor allem, dass es ein Einzeiler ist:

sum(primes(500000000)-1)

Python 2.7: 10.999 (165975/15090)

Pypy 2.3.1: 28.496 (430000/15090)

Einige interessante Methoden, die ich benutze:

Rabin-Miller Strong Pseudoprime Test - Ein Primalitätstest, der einen effizienten Wahrscheinlichkeitsalgorithmus zur Bestimmung der Primzahl liefert

Eulers Produktformel - Das Produkt befindet sich über den verschiedenen Primzahlen, die n teilen

Code:

import math
import random

#perform a Modular exponentiation
def modular_pow(base, exponent, modulus):
    result=1
    while exponent>0:
        if exponent%2==1:
           result=(result * base)%modulus
        exponent=exponent>>1
        base=(base * base)%modulus
    return result

#Miller-Rabin primality test
def checkMillerRabin(n,k):
    if n==2: return True
    if n==1 or n%2==0: return False

    #find s and d, with d odd
    s=0
    d=n-1
    while(d%2==0):
        d/=2
        s+=1
    assert (2**s*d==n-1)

    #witness loop
    composite=1
    for i in xrange(k):
        a=random.randint(2,n-1)
        x=modular_pow(a,d,n)
        if x==1 or x==n-1: continue
        for j in xrange(s-1):
            composite=1
            x=modular_pow(x,2,n)
            if x==1: return False #is composite
            if x==n-1: 
                composite=0
                break
        if composite==1:
            return False        #is composite
    return True                 #is probably prime

def findPrimes(n):              #generate a list of primes, using the sieve of eratosthenes

    primes=(n+2)*[True]

    for i in range(2,int(math.sqrt(n))+1):
        if primes[i]==True:
            for j in range(i**2,n+1,i):
                primes[j]=False

    primes=[i for i in range(2,len(primes)-1) if primes[i]==True]
    return primes

def primeFactorization(n,primes):   #find the factors of a number

    factors=[]

    i=0
    while(n!=1):
        if(n%primes[i]==0):
            factors.append(primes[i])
            n/=primes[i]
        else:
            i+=1

    return factors

def phi(n,primes):
    #some useful properties
    if (checkMillerRabin(n,10)==True):      #fast prime check
        return n-1

    factors=primeFactorization(n,primes)    #prime factors
    distinctive_prime_factors=set(factors)  

    totient=n
    for f in distinctive_prime_factors:     #phi = n * sum (1 - 1/p), p is a distinctive prime factor
        totient*=(1-1.0/f);

    return totient

if __name__ == '__main__':


    s=0
    N=165975
    # N=430000
    primes=findPrimes(N)    #upper bound for the number of primes
    for i in xrange(1,N):
        s+=phi(i,primes)

    print "Sum =",s