Python의 간단한 소수 생성기
이 코드는 간단한 소수 목록을 생성하는 것을 목표로 하지만 현재는 개수만 인쇄하고 있습니다. , 숫자가 소수인지 여부에 관계없이
문제
코드는 중첩 루프를 사용하여 2부터 개수의 제곱근까지의 숫자로 카운터(개수)를 나눌 수 있는지 확인합니다. 그러나 내부 루프의 현재 반복으로 숫자를 나눌 수 없는 경우 소수여야 한다고 잘못 가정합니다.
수정 방법
이 문제를 해결하려면 , count의 소수 상태를 추적하기 위해 부울 변수 isprime을 도입합니다. 내부 루프 내에서 count를 현재 x 값으로 나눌 수 있으면 isprime을 False로 설정하고 루프를 중단합니다. 이렇게 하면 실제로 소수인 경우에만 개수를 인쇄할 수 있습니다.
최적화된 구현
이 코드는 소수 세대에 대한 기본적인 이해를 제공하지만 다음과 같은 보다 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 에라토스테네스의 체를 사용할 수 있습니다. 이 기술은 모든 숫자가 소수라고 가정하여 시작한 다음 시퀀스를 반복하여 소수가 아닌 숫자를 합성수로 표시합니다.
다음은 고도로 최적화된 에라토스테네스의 체 구현입니다.
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
이것은 코드는 소수를 생성하는 생성기를 반환합니다. 메모리 효율적인 매핑 시스템을 사용하여 합성물과 해당 증인을 추적합니다. 이러한 최적화를 통해 큰 소수를 생성하는 데 필요한 시간과 계산 리소스가 크게 줄어듭니다.
위 내용은 이 Python 코드는 왜 소수만 계산하고 인쇄하지 않습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Tomergelistsinpython, youcanusethe operator, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, 각각은 각각의 지위를 불러 일으킨다

Python 3에서는 다양한 방법을 통해 두 개의 목록을 연결할 수 있습니다. 1) 작은 목록에 적합하지만 큰 목록에는 비효율적입니다. 2) 메모리 효율이 높지만 원래 목록을 수정하는 큰 목록에 적합한 확장 방법을 사용합니다. 3) 원래 목록을 수정하지 않고 여러 목록을 병합하는 데 적합한 * 운영자 사용; 4) 메모리 효율이 높은 대형 데이터 세트에 적합한 itertools.chain을 사용하십시오.

join () 메소드를 사용하는 것은 Python의 목록에서 문자열을 연결하는 가장 효율적인 방법입니다. 1) join () 메소드를 사용하여 효율적이고 읽기 쉽습니다. 2)주기는 큰 목록에 비효율적으로 운영자를 사용합니다. 3) List Comprehension과 Join ()의 조합은 변환이 필요한 시나리오에 적합합니다. 4) READE () 방법은 다른 유형의 감소에 적합하지만 문자열 연결에 비효율적입니다. 완전한 문장은 끝납니다.

pythonexecutionissprocessoftransformingpythoncodeintoExecutableInstructions.1) the -interreadsTheCode, ConvertingItintoByTecode, thethepythonVirtualMachine (pvm)을 실행합니다

Python의 주요 특징은 다음과 같습니다. 1. 구문은 간결하고 이해하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2. 개발 속도 향상, 동적 유형 시스템; 3. 여러 작업을 지원하는 풍부한 표준 라이브러리; 4. 광범위한 지원을 제공하는 강력한 지역 사회와 생태계; 5. 스크립팅 및 빠른 프로토 타이핑에 적합한 해석; 6. 다양한 프로그래밍 스타일에 적합한 다중-파라 디그 지원.

Python은 해석 된 언어이지만 편집 프로세스도 포함됩니다. 1) 파이썬 코드는 먼저 바이트 코드로 컴파일됩니다. 2) 바이트 코드는 Python Virtual Machine에 의해 해석되고 실행됩니다. 3)이 하이브리드 메커니즘은 파이썬이 유연하고 효율적이지만 완전히 편집 된 언어만큼 빠르지는 않습니다.

USEAFORLOOPHENTERATINGOVERASERASERASPECIFICNUMBEROFTIMES; USEAWHILLOOPWHENTINUTIMONDITINISMET.FORLOOPSAREIDEALFORKNOWNSEDINGENCENCENS, WHILEWHILELOOPSSUITSITUATIONS WITHERMINGEDERITERATIONS.

Pythonloopscanleadtoerrors likeinfiniteloops, modifyinglistsdizeration, off-by-by-byerrors, zero-indexingissues, andnestedloopineficiencies.toavoidthese : 1) aing'i


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