Comment pouvons-nous générer efficacement une séquence infinie de nombres premiers en Python ?-Tutoriel Python-php.cn

Maison

développement back-end

Tutoriel Python

Comment pouvons-nous générer efficacement une séquence infinie de nombres premiers en Python ?

Susan Sarandon

Dec 07, 2024 pm 12:21 PM

How Can We Efficiently Generate an Infinite Sequence of Prime Numbers in Python?

Implémentation d'un générateur infini efficace de nombres premiers en Python

Introduction

Pour les problèmes mathématiques qui nécessitent une séquence infinie de nombres premiers, il est crucial de trouver un moyen efficace de les générer sans consommer de mémoire excessive. Cet article présente une implémentation Python optimisée qui exploite des techniques pour générer efficacement des nombres premiers et fournit une comparaison de différents algorithmes.

Era2 et Era2a

La fonction Theerat2, couramment utilisée pour générer des nombres premiers, peut être encore optimisé. Era2a améliore l'efficacité en réduisant les étapes inutiles et en exploitant la nature impaire des nombres premiers pour éviter les contrôles d'étrangeté inutiles.

Era3

Era3 améliore encore la vitesse en tirant parti d'une observation mathématique : tous les nombres premiers (sauf 2, 3 et 5) modulo 30 donnent seulement huit nombres possibles. Cela lui permet de filtrer les candidats potentiels, ce qui entraîne des améliorations significatives des performances.

Benchmarks et résultats

Des benchmarks comparatifs sur différentes configurations matérielles démontrent les améliorations de performances obtenues par erat2a et erat3 par rapport à l'algorithme erat2 d'origine. .

Implémentation

Le code de chacun de ces générateurs de nombres premiers optimisés se trouve dans le module primegen.py fourni.

Conclusion

Cet article présente trois algorithmes optimisés, erat2a et erat3, pour générer efficacement des nombres premiers infinis en Python. Ces algorithmes offrent des améliorations substantielles des performances par rapport à la fonction erat2 d'origine, ce qui les rend adaptés aux problèmes mathématiques nécessitant un grand nombre de 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!

Déclaration

Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Article connexe

Comment résoudre le problème des autorisations rencontré lors de la visualisation de la version Python dans le terminal Linux?Apr 01, 2025 pm 05:09 PM

Solution aux problèmes d'autorisation Lors de la visualisation de la version Python dans Linux Terminal Lorsque vous essayez d'afficher la version Python dans Linux Terminal, entrez Python ...

Comment utiliser la belle soupe pour analyser HTML?Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

Cet article explique comment utiliser la belle soupe, une bibliothèque Python, pour analyser HTML. Il détaille des méthodes courantes comme find (), find_all (), select () et get_text () pour l'extraction des données, la gestion de diverses structures et erreurs HTML et alternatives (Sel

Sérialisation et désérialisation des objets Python: partie 1Mar 08, 2025 am 09:39 AM

La sérialisation et la désérialisation des objets Python sont des aspects clés de tout programme non trivial. Si vous enregistrez quelque chose dans un fichier Python, vous effectuez une sérialisation d'objets et une désérialisation si vous lisez le fichier de configuration, ou si vous répondez à une demande HTTP. Dans un sens, la sérialisation et la désérialisation sont les choses les plus ennuyeuses du monde. Qui se soucie de tous ces formats et protocoles? Vous voulez persister ou diffuser des objets Python et les récupérer dans son intégralité plus tard. C'est un excellent moyen de voir le monde à un niveau conceptuel. Cependant, à un niveau pratique, le schéma de sérialisation, le format ou le protocole que vous choisissez peut déterminer la vitesse, la sécurité, le statut de liberté de maintenance et d'autres aspects du programme

Comment effectuer l'apprentissage en profondeur avec TensorFlow ou Pytorch?Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

Cet article compare TensorFlow et Pytorch pour l'apprentissage en profondeur. Il détaille les étapes impliquées: préparation des données, construction de modèles, formation, évaluation et déploiement. Différences clés entre les cadres, en particulier en ce qui concerne le raisin informatique

Modules mathématiques en python: statistiquesMar 09, 2025 am 11:40 AM

Le module statistique de Python fournit de puissantes capacités d'analyse statistique de données pour nous aider à comprendre rapidement les caractéristiques globales des données, telles que la biostatistique et l'analyse commerciale. Au lieu de regarder les points de données un par un, regardez simplement des statistiques telles que la moyenne ou la variance pour découvrir les tendances et les fonctionnalités des données d'origine qui peuvent être ignorées et comparer les grands ensembles de données plus facilement et efficacement. Ce tutoriel expliquera comment calculer la moyenne et mesurer le degré de dispersion de l'ensemble de données. Sauf indication contraire, toutes les fonctions de ce module prennent en charge le calcul de la fonction moyenne () au lieu de simplement additionner la moyenne. Les nombres de points flottants peuvent également être utilisés. Importer au hasard Statistiques d'importation de fracTI

Stracage des pages Web en Python avec une belle soupe: recherche et modification DOMMar 08, 2025 am 10:36 AM

Ce tutoriel s'appuie sur l'introduction précédente à la belle soupe, en se concentrant sur la manipulation de Dom au-delà de la simple navigation sur les arbres. Nous explorerons des méthodes et techniques de recherche efficaces pour modifier la structure HTML. Une méthode de recherche DOM commune est ex

Quelles sont les bibliothèques Python populaires et leurs utilisations?Mar 21, 2025 pm 06:46 PM

L'article traite des bibliothèques Python populaires comme Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask et Demandes, détaillant leurs utilisations dans le calcul scientifique, l'analyse des données, la visualisation, l'apprentissage automatique, le développement Web et H et H

Comment créer des interfaces de ligne de commande (CLI) avec Python?Mar 10, 2025 pm 06:48 PM

Cet article guide les développeurs Python sur la construction d'interfaces de ligne de commande (CLI). Il détaille à l'aide de bibliothèques comme Typer, Click et Argparse, mettant l'accent sur la gestion des entrées / sorties et promouvant des modèles de conception conviviaux pour une meilleure convivialité par la CLI.

See all articles