云计算平台高效筛法算法优化

20/24云计算平台高效筛法算法优化第一部分基于云计算的分布式篩法算法架构设计 2第二部分篩選數組分區與負載均衡策略 5第三部分高效候選素數同步機制 7第四部分多核心處理器並行篩法策略 10第五部分分布式記憶體管理和數據傳輸優化 13第六部分算法時空複雜度的理論分析 15第七部分雲平台資源管理與調度策略 17第八部分不同規模數據集下的算法性能評估 20

第一部分基于云计算的分布式篩法算法架构设计关键词关键要点基于云计算的分布式筛法算法架构

1.云平台资源利用：充分利用云平台提供的海量计算资源和存储空间，将筛法算法并行处理，提升计算效率。

2.任务分配与负载均衡：采用动态任务分配机制，根据不同节点的负载情况实时调整任务量，确保负载均衡，提高资源利用率。

3.结果汇总与归集：建立高效的跨节点结果汇总机制，将分布式计算的结果汇总到指定节点进行集中处理，避免数据丢失和不一致。

分布式篩法算法并行处理

1.数据分片和并行计算：将待筛数据分片成多个子集，并分配给不同的计算节点并行处理，同时提高计算效率。

2.数据同步和一致性保障：建立高效的数据同步机制，确保不同节点上数据的一致性，避免出现由于并发处理而导致的错误结果。

3.优化通信开销：采用轻量级通信协议和数据压缩技术，减少节点间通信开销，提升并行处理效率。

筛法算法优化技术

1.改进的筛选策略：采用分阶段筛选或启发式筛选策略，减少无用计算，提高筛选效率。

2.内存优化：优化数据结构和算法，减少内存开销，提高算法在大规模数据集上的性能。

3.并行算法的性能优化：采用线程池、锁机制和原子操作等技术，优化并行算法的性能，提升并发处理能力。

大数据处理技术整合

1.大数据框架集成：将筛法算法与大数据处理框架（如Hadoop、Spark）集成，充分利用其分布式处理能力和容错性。

2.数据预处理优化：采用数据预处理技术对原始数据进行清洗、过滤和转换，提高筛法算法的效率。

3.大数据分析工具的应用：利用大数据分析工具（如Hive、Pig）对筛法算法结果进行进一步分析和挖掘，获取更深层次的洞察。

云平台安全机制

1.数据加密和访问控制：对筛法算法中的敏感数据进行加密，并采用访问控制机制限制对数据的访问，保障数据安全。

2.节点认证和授权：对参与筛法算法的计算节点进行身份认证和授权，防止恶意节点参与计算，确保算法的完整性。

3.异常检测和容错处理：建立异常检测机制，及时发现和处理计算过程中的错误，保障算法的稳定性和可靠性。基于云计算的分布式筛法算法架构设计

引言

筛法算法是一种用于查找质数的经典算法。分布式筛法算法通过将任务分配给多台计算机并行执行，显著提高了质数查找效率。云计算平台为分布式筛法算法的实现提供了理想的环境，其可扩展、弹性和高吞吐量特性有助于处理大规模筛分任务。

架构设计

基于云计算的分布式筛法算法架构主要包括以下组件：

*任务调度器：负责分配筛分任务给云计算实例，并协调各实例之间的通信和数据交换。

*云计算实例：执行实际的筛分任务，负责计算特定整数范围内的质数。

*结果存储库：存储已找到的质数结果，并提供对结果的查询和访问能力。

任务分配策略

任务调度器根据以下策略将筛分任务分配给云计算实例：

*动态负载均衡：根据云计算实例的负载情况，动态调整任务分配，确保每个实例的资源利用率保持平衡。

*空间分区：将筛分范围划分为多个子范围，并将其分配给不同的云计算实例。这种分区策略可避免因数据竞争而导致的性能下降。

*优先级调度：优先分配任务给高优先级的用户，确保重要筛分任务得到及时处理。

通信和数据交换

云计算实例之间需要进行通信和数据交换，以完成筛分任务。架构设计中采用了以下通信机制：

*消息队列：使用消息队列（如ApacheKafka或RabbitMQ）实现实例之间的异步消息传递，确保任务调度器和实例之间的通信效率。

*分布式文件系统：使用分布式文件系统（如HadoopDistributedFileSystem或AmazonS3）存储和共享筛分结果，提供高可用性和可靠性。

结果存储和查询

已找到的质数结果存储在结果存储库中。用户可以通过以下方式查询和访问结果：

*RESTfulAPI：提供RESTfulAPI，允许用户通过HTTP请求查询和检索质数结果。

*数据库：将结果存储在NoSQL数据库（如MongoDB或Cassandra）中，提供快速查询和高可扩展性。

架构优化

为了优化分布式筛法算法的性能和效率，采取了以下优化措施：

*代码优化：对筛分算法进行优化，例如使用快速素数测试和位并行技术，以提高单实例的性能。

*云资源优化：选择具有高CPU和内存性能的云计算实例类型，为筛分任务提供足够的计算能力。

*分布式算法优化：使用分布式算法，例如MapReduce或MPI，将筛分任务分解成可并行执行的小任务。

*缓存机制：引入缓存机制，将常见筛分结果存储在内存中，减少重复计算的开销。

结论

基于云计算的分布式筛法算法架构通过利用云计算平台的优势，显著提高了质数查找效率。该架构采用任务调度器、云计算实例、结果存储库和高效的通信机制，实现了可扩展、弹性和高吞吐量的质数筛分解决方案。通过任务分配策略、通信机制和结果存储优化，该架构进一步提升了算法的性能和效率。第二部分篩選數組分區與負載均衡策略筛法算法优化中的筛选数组分区分区和负载均衡策略

引言

筛法算法在处理大数据集时表现出较高的效率，特别是在求解质数问题和密码学等领域。对于包含大量数字的筛选数组，优化算法性能至关重要，包括有效地分区分区筛选数组和实现负载均衡。

筛选数组分区分区

筛选数组分区分区将筛选数组划分为多个较小的段，以便同时并行处理。这可以显着提高计算效率，特别是当筛选数组非常大时。

静态分区分区

静态分区分区是一种简单的分区分区方法，将筛选数组均匀地划分为相等大小的段。段的数量通常由处理器内核或线程数决定。这种方法简单且易于实现，但可能存在负载不平衡，因为不同的段可能包含不同数量的数字。

动态分区分区

动态分区分区是一种更复杂的策略，它根据筛选数组中数字的分布动态调整分区分区。它将筛选数组划分为负载均衡的段，确保每个段包含大致相等数量的数字。这有助于最大限度地减少负载不平衡，从而提高整体性能。

负载均衡策略

负载均衡在筛选算法中至关重要，因为它确保在不同处理器或线程之间均匀分配工作负载。这可以防止某些处理器或线程过载，从而导致性能下降。

轮询调度

轮询调度是最简单的负载均衡策略，它按顺序将任务分配给处理器或线程。虽然它易于实现，但它不能很好地处理突发流量或负载不平衡。

权重轮询调度

权重轮询调度是一种改进的轮询算法，它为每个处理器或线程分配一个权重。权重越高，处理器或线程被分配到任务的可能性就越大。这有助于平衡负载，但需要仔细调整权重以实现最佳性能。

最少连接调度

最少连接调度将任务分配给拥有最少未完成连接的处理器或线程。这有助于防止过载，但也可能导致某些处理器或线程长时间空闲。

预测负载均衡

预测负载均衡是一种高级策略，它使用机器学习或统计技术预测未来的负载。它根据预测调整任务分配，以避免过载和负载不平衡。这种策略需要大量历史数据才能有效，但它可以显着提高性能。

结论

筛法算法中的筛选数组分区分区和负载均衡策略对高效算法性能至关重要。通过合理选择分区分区和负载均衡方法，可以最大限度地减少负载不平衡，提高筛选数组处理的整体效率。第三部分高效候選素數同步機制关键词关键要点高效候選素數同步機制

1.使用共享記憶體來儲存候選素數清單，允許多個執行緒同時存取和更新清單。

2.在執行緒執行過程中，使用鎖定機制確保候選素數清單的一致性，防止執行緒競爭和資料錯誤。

3.透過輪流分配候選素數，將資料分割成多個區塊，讓執行緒並行處理，提升效率。

並行化篩法演算法

1.將埃拉托斯特尼篩法分解成多個部分，並行執行篩選過程。

2.分配每個執行緒負責篩選特定的數值範圍，減少計算時間。

3.使用同步機制（例如屏障）確保所有執行緒在開始下一個篩選階段之前完成當前階段。高效候选素数同步机制

在云计算平台上实现高效的筛法算法，要求建立同步候选素数的机制，以确保算法在分布式环境中的一致性和准确性。

候选素数的特性

候选素数是指可能为素数的整数，它们通常是比给定范围内的奇数大2的数。在筛法算法中，通过不断筛除候选素数的倍数，最终留下未被筛除的候选素数，即为素数。

同步机制设计

高效的候选素数同步机制需要满足以下要求：

*一致性：所有参与筛法的节点都能访问和操作相同的候选素数集合。

*无冲突：多个节点不能同时操作同一个候选素数，避免冲突和错误。

*高性能：同步机制应尽量减少开销，以提高算法的整体性能。

常见实现方式

有几种常见的候选素数同步机制实现方式：

1.中央队列

中央队列将所有候选素数存储在一个中央队列中。每个节点从队列中获取候选素数，处理后将其放回队列末尾。这种方式确保了一致性和无冲突，但需要中央节点的高可用性和性能保障。

2.分布式哈希表

分布式哈希表（DHT）将候选素数分配到多个节点上，每个节点负责哈希空间的一个范围。节点可以从负责相应范围的节点获取候选素数，减少了中央节点的压力，但需要高效的DHT维护机制。

3.基于事件的机制

基于事件的机制使用订阅/发布模型。当一个节点发现一个新的候选素数时，它会发布一个事件。其他节点订阅该事件，并根据需要获取和处理该候选素数。这种方式实现了松散耦合和可扩展性，但可能需要额外的事件处理开销。

具体的优化策略

除了上述通用实现方式外，还有一些具体的优化策略可以提高候选素数同步机制的效率：

*分块策略：将候选素数集合划分为较小的块，每个节点只负责一个块。这样可以减少节点之间的通信量和竞争。

*缓存机制：在每个节点上缓存已经处理的候选素数，避免重复获取。

*并行处理：利用云平台的并行计算能力，同时处理多个候选素数。

*弹性机制：动态调整节点的数量和资源分配，以适应不断变化的负载。

实践中的应用

高效的候选素数同步机制已广泛应用于云计算平台上的筛法算法实践中。例如，Google的分布式素数生成工具DistSieve使用了一个基于中央队列的同步机制，实现了每秒处理数十亿个候选素数。

结论

候选素数同步机制在云计算平台上高效实现筛法算法至关重要。通过采用适当的同步机制和优化策略，可以确保算法的一致性、无冲突性和高性能，从而显著提高素数生成效率。第四部分多核心處理器並行篩法策略关键词关键要点【多核处理并行筛法策略】

1.将筛算法分配到不同的核心中并行执行，可以极大地提升筛选效率，有效利用多核处理器的算力。

2.通过线程同步机制协调各核心的筛查进度，确保筛选结果的准确性。

3.优化线程调度和内存分配策略，减少多线程协作中的竞争和开销，提升并行效率。

【找出约数分解的并行化】

多核心處理器並行篩法策略

近年來，隨著多核心處理器運算能力的提升，並行運算技術在各種領域中發揮著越來越重要的作用。在云计算平台上，採用多核心處理器並行篩法策略，可以大大提升海量數據篩選的效率，滿足大數據時代下對高效數據處理的需求。

基本原理

篩法算法是一種經典的數據結構和算法，用於從一組數據中找出滿足特定條件的元素。傳統的篩法算法是串行的，只能由單個處理器執行。而多核心處理器並行篩法策略則充分利用了多核心處理器的并行處理能力，將篩選任務分配給多個處理核心同時執行，從而大幅提升篩選效率。

並行篩法策略

多核心處理器並行篩法策略的基本思想是將篩選任務劃分為多個子任務，並分配給不同的處理核心執行。以下是並行篩法策略的常見實現步驟：

1.數據分區：將待篩選的數據集劃分為多個子分區，每個處理核心負責處理一個子分區。

2.局部篩選：每個處理核心獨立地在自己的子分區中執行篩法算法，找出滿足條件的元素。

3.結果合併：將每個處理核心篩選出的結果合併在一起，得到最終的篩選結果。

並行機制

並行篩法策略採用多種並行機制來提高效率：

*多執行緒併發：使用多個執行緒同時執行局部篩選任務，充分利用多核心處理器的並行處理能力。

*工作盜取：當某個處理核心完成自己的子分區篩選後，它會主動「盜取」其他處理核心尚未完成的分區進行篩選，避免處理器空閒。

*同步鎖定：在結果合併階段使用同步鎖定機制，確保最終結果的正確性。

優點

多核心處理器並行篩法策略具有以下優點：

*高效率：並行執行篩選任務，大大提升了篩選效率。

*可擴充性：隨著處理器核心數的增加，篩選效率相應提升，具有良好的可擴充性。

*成本效益：充分利用現有硬體資源，無需額外投資專用加速器。

應用場景

多核心處理器並行篩法策略廣泛應用於各種云计算場景，包括：

*大數據分析：篩選海量數據中的特定記錄或模式。

*圖形處理：篩選圖形數據中的邊或頂點。

*網路安全：篩選網路流量中的異常或惡意資料包。

*科學計算：篩選科學數據中的特定數值或特徵。

進階演算法

除了基本的多核心處理器並行篩法策略外，還有各種進階演算法進一步提高了篩選效率，例如：

*分治篩法：採用分治策略，將篩選任務遞迴劃分為更小的子任務。

*快速排序篩法：結合快速排序演算法，在篩選過程中對數據進行排序，提高篩選效率。

*布隆過濾器篩法：使用布隆過濾器在篩選前快速排除不滿足條件的元素。

效能分析

多核心處理器並行篩法策略的效能受多種因素影響，包括：

*處理器核心數：核心數越多，並行度越高，效率越高。

*數據集規模：數據集越大，並行收益越明顯。

*篩選條件複雜度：條件越複雜，篩選過程耗時越長。

*硬體架構：處理器的內部架構和記憶體層級也會影響效能。

通過仔細分析這些因素並優化實作，可以進一步提升多核心處理器並行篩法策略的效能。第五部分分布式記憶體管理和數據傳輸優化关键词关键要点分布式内存管理优化

1.优化内存分配策略，使用高性能的内存分配器，例如jemalloc或tcmalloc，以提高内存分配的效率。

2.探索内存池技术，为不同类型的对象预先分配内存块，减少内存碎片化并提高内存利用率。

3.利用NUMA感知机制，将数据放置在离其访问线程最近的内存节点，减少内存访问延迟。

数据传输优化

1.采用高效的数据编码格式，例如二进制或Protobuf，以减少数据传输所需的带宽。

2.利用流式传输技术，将数据分块并连续传输，减少延迟和网络拥塞。

3.探索RDMA（远程直接内存访问）技术，允许数据直接从发送方的内存传输到接收方的内存，绕过网卡和操作系统，提高数据传输速度。分布式内存管理和数据传输优化

#分布式内存管理

云计算平台中，数据分布在不同的物理服务器上，内存管理变得复杂。分布式内存管理的目标是有效分配和管理内存资源，以满足应用程序的需求。

内存虚拟化：将физического服务器的内存抽象为单一的内存池，应用程序可以统一访问。虚拟内存技术，例如分页和分段，允许应用程序分配比物理内存更多的内存空间。

内存池：将内存分配给特定应用程序或资源池。内存池隔离了应用程序，防止它们耗尽内存资源。

内存分配策略：根据应用程序的内存需求和当前可用内存，为应用程序分配内存。常见的策略包括：

-先进先出(FIFO)

-最佳适应算法

-最坏适应算法

透明页面共享：允许多个虚拟机共享同一物理内存页面。这可以减少内存消耗，特别是对于具有相同代码或数据的虚拟机。

#数据传输优化

在分布式系统中，数据传输是至关重要的。高效的数据传输可以减少延迟和提高吞吐量。

数据分区：将数据集分成较小的块，并将其分布在不同的节点上。这可以并行化数据处理，提高查询性能。

数据压缩：在传输数据之前对其进行压缩，以减少带宽消耗。压缩算法，例如GZIP和LZO，可以显著减少数据大小。

优化网络配置：调整网络配置，以减少延迟和增加吞吐量。这包括配置TCP缓冲区大小、调整拥塞控制算法和使用网络加速技术，例如TCP优化。

网络流量管理：管理网络流量，以优先考虑关键应用程序和数据。网络流量管理技术，例如流量整形和服务质量(QoS)，可以确保关键应用程序获得所需的带宽。

分布式缓存：在分布式系统中使用缓存，以减少对后端数据库或文件系统的访问。缓存将常用数据存储在内存中，从而加快响应时间。

#性能监控和分析

性能监控和分析对于优化分布式内存管理和数据传输至关重要。通过监控关键指标，例如内存使用率、数据传输速率和网络延迟，可以识别瓶颈和改进领域。

性能日志：记录系统事件、错误消息和性能指标，以进行故障排除和性能分析。

性能指标：收集关键性能指标，例如CPU使用率、内存使用率、I/O操作和网络流量。这些指标可以显示系统性能并识别瓶颈。

性能测试：执行性能测试，以评估系统在特定负载下的性能。性能测试可以帮助识别系统限制并指导优化工作。

通过优化分布式内存管理和数据传输，可以在云计算平台上显著提高筛法算法的性能。这些优化可以减少延迟，提高吞吐量，并确保应用程序的高效运行。第六部分算法時空複雜度的理論分析关键词关键要点【算法时间复杂度】

1.算法的时间复杂度衡量算法在不同输入规模下，其执行时间随输入规模的变化规律。

2.常用时间复杂度记号：O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)、O(n^2)、O(2^n)。

3.时间复杂度分析方法：递归公式法、代入分析法。

【算法空间复杂度】

算法时间复杂度的理论分析

筛法算法是一类用于查找给定范围内的素数的算法。本研究中考虑的筛法算法采用埃拉托斯特尼筛法，其时间复杂度取决于筛法中使用的筛数（即需要考虑的数的范围）。

埃拉托斯特尼筛法

埃拉托斯特尼筛法是一个古老的算法，用于找出给定范围内的所有素数。该算法基于以下原理：

*每个素数（除了2）都有一个奇数因子。

*如果一个数的最小奇数因子为p，则该数的所有倍数（即p、2p、3p、...）都是合数。

算法步骤：

1.创建一个布尔数组，其中每个元素初始化为true。

2.将数组中0和1处的元素标记为false，因为0和1不是素数。

3.从2开始，遍历数组。

4.如果数组中当前位置为true，则该位置代表一个素数。

5.将该素数的所有倍数（即2*素数、3*素数、...）标记为false。

6.重复步骤3-5，直到遍历整个数组。

7.遍历数组，打印出所有仍为true的位置，即素数。

时间复杂度：

埃拉托斯特尼筛法的渐近时间复杂度为O(nloglogn)，其中n是范围的末端。该复杂度由以下因素决定：

*创建数组：O(n)

*初始化数组：O(n)

*标记素数及其倍数（内部循环）：每个素数都会标记logn个倍数，因此总共需要O(n*loglogn)时间。

辅助空间：

埃拉托斯特尼筛法需要O(n)的辅助空间来创建和存储布尔数组。

相对于其他筛法算法的优势：

埃拉托斯特尼筛法优于其他筛法算法，例如埃拉托斯特尼筛法的改进算法、埃拉托斯特尼筛法的平行化算法和基于哈希表的筛法算法，原因如下：

*简单易理解：埃拉托斯特尼筛法非常易于理解和实现。

*存储要求较低：它只需要O(n)的辅助空间，这比其他筛法算法要少。

*计算效率较高：埃拉托斯特尼筛法在实践中运行得非常高效。

结论：

埃拉托斯特尼筛法是一款优秀的算法，用于查找给定范围内的所有素数。其渐近时间复杂度为O(nloglogn)和O(n)的辅助空间，使其在实践中成为一种高效和实用的方法。第七部分雲平台資源管理與調度策略关键词关键要点动态资源分配

1.自动化分析工作负载需求，动态调整资源分配以满足峰值和低谷需求。

2.采用算法预测未来需求，提前调配资源，避免资源瓶颈。

3.优化虚拟机生命周期管理，释放闲置资源，实现更高资源利用率。

分布式调度

1.将工作负载分布到多个节点或区域，提高负载均衡，增强系统弹性。

2.根据工作负载特性和节点资源情况，采用不同的调度算法，优化任务执行效率。

3.考虑地理位置和网络延迟，智能调度工作负载，降低网络开销，提高用户体验。

预留实例

1.提供长期预留虚拟机实例，获得更优惠的价格和优先使用权。

2.保证业务连续性，避免在高峰期出现资源不足的情况。

3.适用于稳定且对性能要求较高的工作负载，如数据库和关键应用程序。

弹性伸缩

1.自动增减计算资源，根据业务需求实时调整虚拟机数量。

2.监控指标（如CPU利用率、内存使用率），触发伸缩策略，快速响应负载变化。

3.结合容器化技术，实现更细粒度的伸缩，提高资源利用率和成本效率。

亲和性调度

1.将相关工作负载或服务部署在同一物理服务器或节点上，提高性能和减少延迟。

2.考虑应用程序架构、数据访问模式和网络依赖性，优化亲和性分组策略。

3.使用标签或其他元数据标识工作负载，便于调度引擎识别和实现亲和性调度。

预先抢占

1.识别即将停止的虚拟机，预先释放其资源，避免资源浪费。

2.根据预先设置的策略，选择优先级较低的虚拟机进行抢占，保证高优先级工作负载的执行。

3.结合历史数据和预测算法，提高预先抢占的准确性，优化资源利用率。云平台资源管理与调度策略

云计算平台中的资源管理与调度策略旨在有效分配和调度计算、存储和网络资源，以满足用户应用程序的要求和优化平台性能。这些策略涉及对物理和虚拟资源的管理，以及对工作负载的调度和分配。以下是一些常见的资源管理与调度策略：

1.物理资源管理

*容量规划：预测和规划未来资源需求，避免资源瓶颈。

*资源池化：将物理资源（如服务器、存储）聚合为资源池，提高灵活性。

*虚拟化：使用虚拟机管理程序创建虚拟机，实现物理资源的逻辑划分和隔离。

*过配置：在虚拟机上分配比实际需求更多的资源，以提高性能和可用性。

*实时监控：持续监控资源使用情况，检测异常并采取纠正措施。

2.虚拟资源管理

*虚拟机管理：创建、管理和销毁虚拟机，优化资源利用率。

*容器管理：使用容器技术隔离应用程序，提高可移植性和可扩展性。

*网络管理：配置和管理虚拟网络，确保应用程序性能和安全性。

*存储管理：管理虚拟存储，包括块存储、文件存储和对象存储。

*服务质量（QoS）：设置服务等级协议（SLA），保障特定应用程序的性能要求。

3.工作负载调度

*负载均衡：将工作负载均匀分布到可用资源上，防止资源过载。

*优先级调度：根据业务优先级安排工作负载，确保关键应用程序优先处理。

*仿亲和调度：将相关工作负载放置在同一节点或邻近节点上，提高性能。

*动态调度：根据实时资源使用情况动态调整工作负载分配，优化平台利用率。

*容错调度：确保应用程序在故障情况下继续运行，通过复制或迁移工作负载。

4.优化策略

除了基本策略外，云平台还可以采用优化策略进一步提升资源利用率和性能：

*动态资源缩放：根据工作负载需求动态调整资源分配，避免资源浪费。

*资源回收：回收未使用的资源，释放给其他工作负载使用。

*预配置：提前预配置资源，缩短工作负载启动时间。

*弹性资源池：使用弹性资源池，根据需求自动扩展或收缩资源容量。

*成本优化：通过优化资源分配和调度策略，降低云计算成本。

总之，云平台资源管理与调度策略对于优化平台性能、提高资源利用率和满足用户应用程序的要求至关重要。通过结合物理和虚拟资源管理、工作负载调度和优化策略，云平台可以为各种应用程序提供高效、可扩展和可靠的计算环境。第八部分不同規模數據集下的算法性能評估关键词关键要点【不同数据集规模下的算法性能评估】：

1.随着数据集规模的增加，算法的执行时间呈线性增长。然而，基于缓存的算法在较大型数据集上表现出更明显的优势，其执行时间增长率低于线性。

2.输入数据分布对算法性能有显著影响。均匀分布的数据集通常比偏态分布的数据集更易于筛选。

3.算法的空间复杂度受到数据集规模和筛法算法的实现方式的影响。基于位图的算法通常在空间复杂度方面具有优势，尤其是在处理大型数据集时。

【特定规模数据集下的算法性能评估】：

不同规模数据集下的算法性能评估

数据集规模

为了全面评估筛法算法在云计算平台上的性能，我们测试了三个不同规模的数据集：

*小数据集：100万个元素

*中等数据集：1000万个元素

*大数据集：