


Bagaimanakah Kita Boleh Menjana Urutan Nombor Perdana Tak Terhingga dengan Cekap dalam Python?
Melaksanakan Penjana Nombor Perdana Tak Terhingga yang Cekap dalam Python
Pengenalan
Untuk masalah matematik yang memerlukan urutan nombor perdana tak terhingga, adalah penting untuk cari cara yang cekap untuk menjananya tanpa menggunakan memori yang berlebihan. Artikel ini membentangkan pelaksanaan Python yang dioptimumkan yang memanfaatkan teknik untuk menjana nombor perdana dengan cekap dan menyediakan perbandingan algoritma yang berbeza.
Era2 dan Era2a
Fungsi Theerat2, yang biasa digunakan untuk menjana nombor perdana, boleh dioptimumkan lagi. Era2a meningkatkan kecekapan dengan mengurangkan langkah yang tidak perlu dan mengeksploitasi sifat ganjil nombor perdana untuk mengelakkan semakan ganjil yang tidak perlu.
Era3
Era3 meningkatkan lagi kelajuan dengan memanfaatkan pemerhatian matematik: semua nombor perdana (kecuali 2, 3, dan 5) modulo 30 menghasilkan hanya lapan nombor yang mungkin. Ini membolehkannya menapis calon yang berpotensi, menghasilkan peningkatan prestasi yang ketara.
Tanda Aras dan Keputusan
Tanda aras perbandingan pada konfigurasi perkakasan berbeza menunjukkan peningkatan prestasi yang dicapai oleh erat2a dan erat3 berbanding algoritma erat2 yang asal .
Pelaksanaan
Kod untuk setiap satu ini dioptimumkan penjana nombor perdana boleh didapati dalam modul primegen.py yang disediakan.
Kesimpulan
Artikel ini membentangkan tiga algoritma yang dioptimumkan, erat2a dan erat3, untuk menjana nombor perdana tak terhingga dengan cekap dalam Python. Algoritma ini memberikan peningkatan prestasi yang ketara berbanding fungsi erat2 asal, menjadikannya sesuai untuk masalah matematik yang memerlukan bilangan nombor perdana yang besar.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kita Boleh Menjana Urutan Nombor Perdana Tak Terhingga dengan Cekap dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.
