Python で素数の効率的な無限ジェネレーターを実装する方法?
このタスクは、Python で素数の効率的な無限ジェネレーターを作成することです。ここでの重要な用語は「無限」です。これは、ジェネレータが素数の数を消費するかどうかを知らずに素数の無限のストリームを生成できることを意味します。
提案されたソリューション: 3 つの最適化されたふるい関数
提供されているコードは、erat2、erat2a、erat3 の 3 つの最適化された Sieve 関数を提供します。各関数は、速度と効率の点で以前の関数より徐々に改善されています。
erat2a
erat2a 関数は、erat2 関数の修正版ですが、ここには含まれていません。奇数チェックを最適化し、候補に対して実行されるステップ数を減らすことにより、erat2a は生成を 20 ~ 25% 高速化します。
erat3
erat3 は、モジュロ 30 という事実を利用して、erat2a をさらに強化します。 、2、3、5 を除くすべての素数は、8 つの数値 (1、7、11、 13、17、19、23、29)。これにより、erat3 は候補以外の奇数をより効率的に除外できるようになり、速度が 35 ~ 40% 向上します。
ベンチマーク結果
さまざまなハードウェア構成でのベンチマークは、パフォーマンスの向上を示しています。
Atom 330 Ubuntu 9.10 サーバーでは、erat3 は Erat2 よりも優れたパフォーマンスを発揮します。
AMD Geode LX Gentoo ホーム サーバーでは、erat3 は再び大幅なパフォーマンスの向上を示し、Python 2 と 3 の両方で他の関数を上回りました。
これらの最適化により、 Sieve 関数は、素数を効率的に生成する際に大きな利点をもたらし、さまざまな数学的および計算に適しています。アプリケーション。
以上がPython で効率的な無限素数ジェネレータを作成するには?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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