超级素数是素数序列中位置索引（从1开始）本身也为素数的素数；与普通素数不同，它需先确定该数在素数列表中的序号，再判断序号是否为素数，两步缺一不可。
什么是超级素数，和普通素数有什么区别
超级素数不是数学标准术语，而是指“素数索引的素数”：先列出所有素数（2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, …），再把它们按顺序编号（第1个是2，第2个是3，第3个是5……），如果某个素数在该序列中的**位置（下标）本身也是素数**，那它就是超级素数。比如：3 是第2个素数，2 是素数 → 3 是超级素数；5 是第3个素数，3 是素数 → 5 是超级素数；7 是第4个素数，4 不是素数 → 7 不是超级素数。
判断超级素数的两步必须分开做
不能跳过“找它是第几个素数”这一步直接硬算。常见错误是只判断输入是否为素数，就返回 true —— 这判的是素数，不是超级素数。
- 第一步：用
is_prime(n)判断n是否为素数；若否，直接返回false - 第二步：生成素数列表（从
2开始），逐个计数，直到找到n；记下它的序号idx（从1开始） - 第三步：调用
is_prime(idx)，返回结果
注意：idx 可能远小于 n（例如 n = 97 是第 25 个素数，25 不是素数），所以第二步不能靠公式推导，必须实际枚举。
高效实现的关键是复用素数判定 + 避免重复筛
如果对每个查询都重新筛一遍素数，性能会很差。推荐做法是：预先用埃氏筛或线性筛生成足够范围内的素数表（比如上限设为 100000），再用 vector 存储所有素数，同时构建一个哈希映射 prime_to_index（map<int int></int> 或 unordered_map），把每个素数映射到其序号。这样每次查询只需两次哈希查找 + 一次素数判定（查序号是否为素数）。
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但要注意边界：如果输入 n 超出预筛范围，要么报错，要么动态补筛——实践中建议提前确定输入范围，避免运行时扩容开销。
示例片段（关键逻辑）：
bool is_super_prime(int n, const vector<int>& primes, const unordered_map<int, int>& idx_map) {
if (n < 2 || idx_map.find(n) == idx_map.end()) return false;
int pos = idx_map.at(n); // 1-indexed position
return is_prime(pos);
}
容易被忽略的细节：索引从1开始，且必须严格匹配
很多实现误把索引当 0 起始，导致把 2（第1个素数）错判为非超级素数——因为 1 不是素数。但定义明确要求“第k个素数”，k 从 1 开始，而 1 不是素数，所以 2 永远不是超级素数。
另外，is_prime() 函数必须正确处理 1、2 和小整数：返回 false 对于 1，true 对于 2，且不漏掉 2 的偶数特判。
最后，负数、0、1 应直接返回 false，无需进入素数判定流程。
