具有素数频率的数组中元素的总和

在数组中找到具有素数频率的元素并返回它们的总和，是一道经典的算法问题。本文将介绍使用Python实现该算法的方法。

算法思路

1. 遍历数组，统计每个元素出现的频率，保存在一个字典中。
2. 统计字典中所有元素出现频率的最小值freq_min。
3. 遍历字典，如果某个元素出现频率等于freq_min并且数字本身是素数，则将该数字的值加入总和中。

代码实现

import math

def is_prime(num):
    """判断一个数是否为素数"""
    if num < 2:
        return False
    for i in range(2, int(math.sqrt(num))+1):
        if num % i == 0:
            return False
    return True

def sum_of_numbers_with_prime_frequency(arr):
    """计算具有素数频率的数组中元素的总和"""
    freq_dict = {}
    for num in arr:
        if num in freq_dict:
            freq_dict[num] += 1
        else:
            freq_dict[num] = 1
    freq_list = list(freq_dict.values())
    freq_min = min(freq_list)
    result = 0
    for num, freq in freq_dict.items():
        if freq == freq_min and is_prime(num):
            result += num
    return result

测试样例

assert sum_of_numbers_with_prime_frequency([1, 2, 3, 2, 2, 5, 5, 5]) == 5
assert sum_of_numbers_with_prime_frequency([1, 2, 3, 2, 2, 5, 5]) == 0
assert sum_of_numbers_with_prime_frequency([1, 1, 1, 1, 1]) == 0
assert sum_of_numbers_with_prime_frequency([]) == 0
assert sum_of_numbers_with_prime_frequency([2, 2, 2, 2]) == 0
assert sum_of_numbers_with_prime_frequency([1, 2, 3, 4, 5]) == 0

总结

本文介绍了一种使用Python实现计算具有素数频率的数组中元素总和的方法。该算法的时间复杂度为$O(n)$，空间复杂度为$O(n)$。在实际的工程中，可根据实际情况对算法进行优化，以提高性能。