python求质数的方法有哪些

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求质数的方法有以下几种：
1. 试除法：从 2 开始，依次除以小于该数的所有整数，如果都无法整除，则该数为质数。该方法的时间复杂度为 O(n)。
2. 埃氏筛法：首先创建一个长度为 n + 1 的布尔数组，将所有元素初始化为 True。然后从 2 开始，将所有 2 的倍数标记为 False，然后继续下一个未被标记为 False 的数，以此类推，直到 n 的平方根。最后剩下的未被标记为 False 的数即为质数。该方法的时间复杂度为 O(n log(log n))。
3. 改进的埃氏筛法：与上述方法类似，但只需要标记奇数的倍数，可以将数组的大小减半。该方法的时间复杂度也为 O(n log(log n))。
4. 米勒 - 拉宾素性测试：该方法不是直接判断一个数是否为质数，而是通过判断一个数是否是合数的概率来确定是否为质数。该方法的时间复杂度为 O(k log^3 n)，其中 k 为测试的次数。
5. 费马素性测试：与米勒 - 拉宾素性测试类似，也是通过判断一个数是否是合数的概率来确定是否为质数。该方法的时间复杂度为 O(k log^3 n)，其中 k 为测试的次数。
6. 拉宾 - 米勒素性测试：与米勒 - 拉宾素性测试类似，也是通过判断一个数是否是合数的概率来确定是否为质数。该方法的时间复杂度为 O(k log^3 n)，其中 k 为测试的次数。
这些方法各有优缺点，选择合适的方法取决于具体情况和需求。

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