用线性筛法求互质的算法的时间复杂度和空间复杂度是多少

线性筛法求互质的算法时间复杂度为$O(n)$，空间复杂度为$O(n)$。其中，时间复杂度的计算基于线性筛法的原理，即每个合数只会被它的最小质因子筛掉一次，因此每个数仅会被筛掉一次，时间复杂度为线性的$O(n)$。空间复杂度的计算基于筛选素数时需要用到的bool数组，大小为$n$，所以空间复杂度也是线性的$O(n)$。

相关问题

互质阵列中稀疏表示理论完成doa估计算法

互质阵列中的稀疏表示理论是指，在对阵列中信号进行采样时，采用一组互质的阵列位置，可以有效地降低信号采样的维度，从而简化DOA估计的问题。在互质阵列中，每个采样元接收到的信号包含了目标信号在不同位置的相位信息，这个信息可以在接收信号经过信号处理过程之后被用于DOA估计。

稀疏表示理论是指一种信号处理方法，它利用信号在一组基底上的稀疏表示来重构信号。在互质阵列中，目标信号可以被看作是在一组互质位置上的基函数的线性组合，因此可以用稀疏表示理论构建一个稀疏正则化模型来表示目标信号。这个模型可以利用机器学习算法对信号进行建模，从而估计出目标信号在不同位置上的相位信息和DOA估计。

利用互质阵列和稀疏表示理论可以完成DOA估计算法，它可以在采样过程中有效地降低采样维度，减少算法的计算复杂度和存储空间要求。这个算法在实际应用中可以用于雷达、通信等领域，具有广泛的应用前景。