


Comment implémenter un générateur infini efficace de nombres premiers en Python ?
Un moyen efficace de générer une série infinie de nombres premiers est d'utiliser le tamis d'Eratosthène, qui élimine les nombres non premiers en marquant de manière itérative leurs multiples. Bien que cette méthode soit efficace, elle nécessite beaucoup de mémoire pour stocker les nombres marqués.
erat2
Voici la fonction erat2 du livre de recettes de la bibliothèque standard de Python, qui peut être utilisé pour générer une série infinie de nombres premiers numéros :
import itertools as it def erat2( ): D = { } yield 2 for q in it.islice(it.count(3), 0, None, 2): p = D.pop(q, None) if p is None: D[q*q] = q yield q else: # old code here: # x = p + q # while x in D or not (x&1): # x += p # changed into: x = q + 2*p while x in D: x += 2*p D[x] = p
erat2a
La fonction erat2 peut être encore optimisée en évitant les vérifications inutiles :
import itertools as it def erat2a( ): D = { } yield 2 for q in it.islice(it.count(3), 0, None, 2): p = D.pop(q, None) if p is None: D[q*q] = q yield q else: # old code here: # x = p + q # while x in D or not (x&1): # x += p # changed into: x = q + 2*p while x in D: x += 2*p D[x] = p
erat3
Pour des performances encore plus rapides, la fonction erat3 profite du fait que tous les nombres premiers (sauf 2, 3 et 5) modulo 30 ne donne que huit nombres spécifiques. Cela réduit considérablement le nombre de contrôles nécessaires pendant le processus de tamisage :
import itertools as it def erat3( ): D = { 9: 3, 25: 5 } yield 2 yield 3 yield 5 MASK= 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, MODULOS= frozenset( (1, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29) ) for q in it.compress( it.islice(it.count(7), 0, None, 2), it.cycle(MASK)): p = D.pop(q, None) if p is None: D[q*q] = q yield q else: x = q + 2*p while x in D or (x%30) not in MODULOS: x += 2*p D[x] = p
Ces optimisations peuvent entraîner des améliorations significatives des performances, en particulier lors de la génération de grands nombres premiers.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

PythonlistScanstoreanyDatatype, ArrayModulearRaySstoreOneType, et NumpyArraysArnumericalComptations.1) ListesaSaSatilebutlessmemory-Efficient.2) NumpyArraySareMory-EfficientForHomoGeneousData.3)

Lorsque vous vous assumez de la valeur de la valeur de la datyypie de la datyylethonarray.

PythonlistSaReparmentofthestandardLibrary, tandis que les coloccules de colocède, tandis que les colocculations pour la base de la Parlementaire, des coloments de forage polyvalent, tandis que la fonctionnalité de la fonctionnalité nettement adressée.

TheScriptSrunning withthewrongpythonversionDuetOincorrectDefaultInterpretersettings.tofixThis: 1) vérifiez laefaultpythonversionusingpython - Versionorpython3 - Version.2)

PythonarRaySSupportVariousOperations: 1) SpecingExtractsSubSets, 2) A SPENDANT / EXPENSEDADDDSELLESS, 3) INSERtingPlaceSelelementsAtSpecific Positions, 4) RemovingdeleteSelements, 5) Sorting / ReversingChangeSes

NumpyArraysAressentialFor Applications est en train de réaliser des objets de manière numérique et une datamanipulation.

Useanarray.arrayoveralistinpythonwendealing withhomogeneousdata, performance-criticalcode, orinterfacingwithccode.1) homogeneousdata: ArraySaveMemorywithTypelements.2) performance-criticalcode

Non, NotallListOperationsResaSupportedByArrays, andviceVersa.1) ArraysDonotsUpportDynamicOperationsLIKEAPENDORINSERSERTWithoutresizing, qui oblige la performance.2) Listes de la glate-enconteConStanttimecomplexityfordirectAccessLikEArraysDo.


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