如何解决质数上的 JavaScript 堆内存不足？

在进行大规模计算时，可能会遇到 JavaScript 堆内存不足的问题，特别是在计算质数时。本文将介绍两种解决这个问题的方法。

方法一：使用 Web Workers

Web Workers 是一种能在后台执行 JavaScript 代码的浏览器 API。利用 Web Workers，可以将计算任务移动到另一个线程中，避免在主线程中占用过多内存。下面是一个计算质数的 Web Worker 示例：

// worker.js
function isPrime(n) {
  if (n < 2) return false;
  for (let i = 2; i <= Math.sqrt(n); i++) {
    if (n % i === 0) return false;
  }
  return true;
}

addEventListener('message', ({ data }) => {
  const { start, end } = data;
  const result = [];
  for (let i = start; i <= end; i++) {
    if (isPrime(i)) result.push(i);
  }
  postMessage(result);
});

// main.js
function calculatePrimesInWorker(start, end) {
  return new Promise(resolve => {
    const worker = new Worker('worker.js');
    worker.addEventListener('message', ({ data }) => {
      resolve(data);
      worker.terminate();
    });
    worker.postMessage({ start, end });
  });
}

calculatePrimesInWorker(1, 100000).then(primes => {
  console.log(primes);
});

在上述代码中，calculatePrimesInWorker() 函数返回一个 Promise 对象，用于异步获取质数数组。该函数会启动一个 Web Worker，并将计算的开始和结束范围传递给它。Web Worker 在后台执行计算，并将结果发送给主线程。

方法二：使用筛法

筛法是一种求取一定范围内所有质数的算法，其空间复杂度相对较低。下面是一个基于筛法的计算质数的示例：

function sieveOfEratosthenes(max) {
  const isPrime = new Array(max + 1).fill(true);
  isPrime[0] = false;
  isPrime[1] = false;
  for (let i = 2; i <= Math.sqrt(max); i++) {
    if (isPrime[i]) {
      for (let j = i * i; j <= max; j += i) {
        isPrime[j] = false;
      }
    }
  }
  return isPrime.reduce((primes, flag, i) => {
    if (flag) primes.push(i);
    return primes;
  }, []);
}

console.log(sieveOfEratosthenes(100000));

该算法在执行过程中会创建一个布尔型数组 isPrime，用于标记每个数字是否为质数。初始时，将所有数标记为质数，然后从 2 开始循环，将其所有的倍数标记为合数。最后遍历整个数组，将所有标记为质数的数字加入到结果数组中。

总之，以上两种方法都可以解决在质数计算中可能遇到的 JavaScript 内存不足问题。其中， Web Worker 消耗的时间会略多一些，但不会对 UI 线程造成影响。筛法是一种比较高效的算法，适用于小范围内的计算。