Частые ошибки при решении: решето Эратосфена

Каждая учебная задача таит пару-тройку грабель; вот они.

Задача

Найти все простые числа, не превосходящие n. Наивный перебор делителей слишком медленен — есть классический алгоритм-решето.

Решение

def primes_up_to(n: int) -> list[int]:
    sieve = [True] * (n + 1)
    sieve[0] = sieve[1] = False
    for p in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if sieve[p]:
            for multiple in range(p * p, n + 1, p):
                sieve[multiple] = False
    return [i for i, is_prime in enumerate(sieve) if is_prime]


print(primes_up_to(30))

Как это работает

Список-решето помечает составные числа. Для каждого простого p вычёркиваются его кратные, начиная с p * p — меньшие кратные уже обработаны ранее.

Пример работы

[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]

Сложность

O(n log log n) по времени, O(n) по памяти.

Частые ошибки

1. Не обрабатывать крайние случаи. Пустой ввод, ноль, отрицательные числа — именно там решение чаще всего ломается. 2. Смешивать типы данных. Строки и числа ведут себя по-разному; неявное приведение типов — источник неочевидных багов. 3. Писать код без проверки на маленьких примерах. Прогоните решение вручную на 2-3 значениях, прежде чем считать задачу решённой.

Если решение заработало с первого раза — всё равно сверьтесь со списком ошибок: половина багов рождается при доработках.