N 以下の素数をすべてリストする最速の方法: 探索
問題:
すべてをリストする最速の方法を決定する指定された整数より小さい素数N.
質問:
指定されたアルゴリズムを最適化して実行を高速化できますか?
答え:
提供されたアルゴリズムは速度を大幅に向上させることができます。さまざまな実装を比較すると、Psyco を使用した rwh_primes1 が 1,000,000 未満の素数を生成するのに最も効率的であることがわかります。
追加の調査結果:
- Psyco を使用しないと、rwh_primes2 が出現します。最速として
- NumPy を利用すると、テストされたすべてのメソッドの中で primesfrom2to が最速であることが証明され、パフォーマンスがさらに向上します。
実装の詳細:
- ambi_sieve_plain: 単純な sieve ベース
- rwh_primes、rwh_primes1、および rwh_primes2: Robert William Hanks のアルゴリズムのバリエーション。
- sieve_wheel_30: 30 ベースの計算用に最適化された特殊なアルゴリズム。
- sieveOfEratosthenes:古典的なふるい法
- sieveOfAtkin: モジュロ演算を利用した最新のふるい。
- sundaram3: より小さい数値のセットを最適化した Sundaram のアルゴリズム。
- ambi_sieve: ふるいベースのアプローチNumPyを使って最適化。
- primesfrom3to および primesfrom2to: 素数を効率的に生成するための NumPy ベースのアルゴリズム。
タイミング:
メソッド | 時間 (ミリ秒) Psyco | なしの時間 (ミリ秒)サイコ | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
rwh_primes1 | 43.0 | 93.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
sieveOfAtkin | 46.4 | 314.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
rwh_primes | 57 .4 | 94.6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
sieve_wheel_30 | 63.0 | 97.4 | rwh_primes2 | 67.8 | 68.1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
エラトステネスのふるい | 147.0178.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ambi_sieve_plain | 152.0 | 286.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
sundaram3 | 194.0 | 416.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
primesfrom2to |
|
N/A | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
primesfrom3to | 18.4 | 該当なし | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ambi_sieve | 29.3 | 該当なし |
以上が与えられた整数 N より小さいすべての素数を生成する最速のアルゴリズムは何ですか?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。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)

keydifferencesは、「for」と「while "loopsare:1)" for "for" loopsareideal forterating overencesonownowiterations、while2) "for" for "for" for "for" for "for" for "for" for for for for "wide" loopsarebetterunuinguntinunuinguntinisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisisations.un

Pythonでは、さまざまな方法でリストを接続して重複要素を管理できます。1)オペレーターを使用するか、すべての重複要素を保持します。 2)セットに変換してから、リストに戻ってすべての重複要素を削除しますが、元の順序は失われます。 3)ループを使用するか、包含をリストしてセットを組み合わせて重複要素を削除し、元の順序を維持します。


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