Python の単純な素数ジェネレーター
このコードは素数の単純なリストを生成することを目的としていますが、現在はカウントを出力するだけです
問題
コードは、ネストされたループを使用して、次の数値によるカウンタ (カウント) の割り切れ性をチェックします。 2 をカウントの平方根にします。ただし、数値が内部ループの現在の反復で割り切れない場合、その数値は素数でなければならないと誤って想定しています。
修正
この問題に対処するにはでは、count の素のステータスを追跡するために、ブール変数 isprime を導入します。内側のループ内で、count が x の現在の値で割り切れる場合、isprime を False に設定してループを終了します。これにより、実際に素数である場合にのみ count を出力することが保証されます。
最適化された実装
このコードは素数生成の基本的な理解を提供しますが、より効率的なアプローチは、エラトステネスの篩を使用することができます。この手法は、すべての数値が素数であると仮定することから始まり、シーケンスを反復処理して、非素数を合成としてマークします。
高度に最適化されたエラトステネスのふるいの実装は次のとおりです。
def gen_primes(): D = {} q = 2 while True: if q not in D: yield q D[q * q] = [q] else: for p in D[q]: D.setdefault(p + q, []).append(p) del D[q] q += 1
これコードは素数を生成するジェネレーターを返します。メモリ効率の高いマッピング システムを使用して、コンポジットとその目撃情報を追跡します。この最適化により、大きな素数の生成に必要な時間と計算リソースが大幅に削減されます。
以上がこの Python コードは素数をカウントするだけで出力しないのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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