


In diesem Artikel wird hauptsächlich die Methode der Python-Primzahlerkennung anhand von Beispielen analysiert. Die Details sind wie folgt:
Faktorerkennung:
Erkennungsfaktor, Zeitkomplexität O(n^(1/2))
def is_prime(n): if n < 2: return False for i in xrange(2, int(n**0.5+1)): if n%i == 0: return False return True
Fermats kleiner Satz:
Wenn n eine Primzahl ist und a eine beliebige positive ganze Zahl kleiner als n ist, dann ist die n-te Potenz von a kongruent mit einem Modulo n
Implementierungsmethode:
Wählen Sie eine Basis (zum Beispiel 2). Wenn 2^(p-1) und 1 nicht modulo p kongruent sind, darf p keine Primzahl sein, andernfalls ist p wahrscheinlich a Primzahl
2**(n-1 )%n ist keine einfach zu berechnende Zahl
Modulo-Operationsregeln:
(a^b) % p = ((a % p)^b) % p (a * b) % p = (a % p * b % p) % p
Berechnen Sie X^N(% P)
Kann
wenn N eine gerade Zahl ist, dann ist X^N = (X*X)^[N/2]
Wenn N eine ungerade Zahl ist, dann ist X^N = X*; X^(N-1) = X * (X*X)^[ N/2];
def xn_mod_p(x, n, p): if n == 0: return 1 res = xn_mod_p((x*x)%p, n>>1, p) if n&1 != 0: res = (res*x)%p return res
Es kann auch wie folgt zusammengefasst werden: Die beiden Funktionen sind gleich
def xn_mod_p2(x, n, p): res = 1 n_bin = bin(n)[2:] for i in range(0, len(n_bin)): res = res**2 % p if n_bin[i] == '1': res = res * x % p return res
Mit der schnellen Verarbeitung der modularen Potenzierungsoperation kann die Fermat-Erkennung realisiert werden
Der Fermat-Test ist genau, wenn eine negative Schlussfolgerung gezogen wird, die positive Schlussfolgerung kann jedoch falsch sein. Er ist sehr effizient große ganze Zahlen, und die Falsch-Positiv-Rate nimmt mit zunehmender Ganzzahl ab
def fermat_test_prime(n): if n == 1: return False if n == 2: return True res = xn_mod_p(2, n-1, n) return res == 1
MILLER-RABIN-Test
Der Miller-Rabin-Test ist derzeit ein weit verbreiteter Test
Quadratischer Erkennungssatz: Wenn p eine Primzahl ist und 0
Dies ist die Methode des Miller-Rabin-Primzahltests. Extrahieren Sie kontinuierlich den Faktor 2 im Index n-1 und drücken Sie n-1 als d*2^r aus (wobei d eine ungerade Zahl ist). Was wir dann berechnen müssen, ist der Rest von a dividiert durch n hoch d*2^r. Daher ist a^(d * 2^(r-1)) entweder gleich 1 oder gleich n-1. Wenn a^(d * 2^(r-1)) gleich 1 ist, gilt der Satz weiterhin für a^(d * 2^(r-2)) und die Quadratwurzel wird auf diese Weise bis a fortgesetzt ^ ist für ein bestimmtes i (d * 2^i) mod n = n-1 erfüllt oder die 2 im letzten Exponenten wird aufgebraucht, um a^d mod n=1 oder n-1 zu erhalten. Auf diese Weise wird der kleine Satz von Fermat in die folgende Form gebracht:
Extrahieren Sie den Faktor 2 so weit wie möglich und drücken Sie n-1 als d*2^r aus. Wenn n eine Primzahl ist, dann oder a ^d mod n=1, Oder es gibt ein bestimmtes i, so dass a^(d*2^i) mod n=n-1 (0
Theorem: Wenn n eine Primzahl ist und a eine positive ganze Zahl kleiner als n ist, dann basiert der Miller-Test auf a für n wahr sein wird.
Der Miller-Test wird k-mal durchgeführt, die Fehlerwahrscheinlichkeit, zusammengesetzte Zahlen als Primzahlen zu behandeln, wird höchstens 4^(-k) überschreiten
def miller_rabin_witness(a, p): if p == 1: return False if p == 2: return True #p-1 = u*2^t 求解 u, t n = p - 1 t = int(math.floor(math.log(n, 2))) u = 1 while t > 0: u = n / 2**t if n % 2**t == 0 and u % 2 == 1: break t = t - 1 b1 = b2 = xn_mod_p2(a, u, p) for i in range(1, t + 1): b2 = b1**2 % p if b2 == 1 and b1 != 1 and b1 != (p - 1): return False b1 = b2 if b1 != 1: return False return True def prime_test_miller_rabin(p, k): while k > 0: a = randint(1, p - 1) if not miller_rabin_witness(a, p): return False k = k - 1 return True
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBeispiel für die Verwendung von Python zum Erkennen von Primzahlen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.

Python eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung, während C für hohe Leistung und zugrunde liegende Kontrolle geeignet ist. 1) Python ist einfach zu bedienen, mit prägnanter Syntax, und eignet sich für Datenwissenschaft und Webentwicklung. 2) C hat eine hohe Leistung und eine genaue Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

Die Zeit, die zum Erlernen von Python erforderlich ist, variiert von Person zu Person, hauptsächlich von früheren Programmiererfahrungen, Lernmotivation, Lernressourcen und -methoden und Lernrhythmus. Setzen Sie realistische Lernziele und lernen Sie durch praktische Projekte am besten.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.


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