파이썬에서 효율적인 무한 소수 생성기를 구현하는 방법은 무엇입니까?
무한 소수 계열을 생성하는 효율적인 방법은 에라토스테네스의 체를 사용하는 것입니다. 반복적으로 배수를 표시하여 소수가 아닌 숫자를 제거합니다. 이 방법은 효과적이지만 표시된 숫자를 저장하는 데 많은 메모리가 필요합니다.
erat2
다음은 Python 표준 라이브러리의 요리책에 있는 erat2 함수입니다. 무한한 소수 계열을 생성하는 데 사용됩니다. 숫자:
import itertools as it def erat2( ): D = { } yield 2 for q in it.islice(it.count(3), 0, None, 2): p = D.pop(q, None) if p is None: D[q*q] = q yield q else: # old code here: # x = p + q # while x in D or not (x&1): # x += p # changed into: x = q + 2*p while x in D: x += 2*p D[x] = p
erat2a
erat2 기능은 불필요한 검사를 피하여 더욱 최적화할 수 있습니다.
import itertools as it def erat2a( ): D = { } yield 2 for q in it.islice(it.count(3), 0, None, 2): p = D.pop(q, None) if p is None: D[q*q] = q yield q else: # old code here: # x = p + q # while x in D or not (x&1): # x += p # changed into: x = q + 2*p while x in D: x += 2*p D[x] = p
erat3
더 빠른 성능을 위해 erat3는 함수는 모듈로 30의 모든 소수(2, 3, 5 제외)가 8개의 특정 숫자만 생성한다는 사실을 활용합니다. 이렇게 하면 선별 프로세스 중에 필요한 확인 횟수가 크게 줄어듭니다.
import itertools as it def erat3( ): D = { 9: 3, 25: 5 } yield 2 yield 3 yield 5 MASK= 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, MODULOS= frozenset( (1, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29) ) for q in it.compress( it.islice(it.count(7), 0, None, 2), it.cycle(MASK)): p = D.pop(q, None) if p is None: D[q*q] = q yield q else: x = q + 2*p while x in D or (x%30) not in MODULOS: x += 2*p D[x] = p
이러한 최적화를 통해 특히 큰 소수를 생성할 때 성능이 크게 향상될 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 무한한 소수 스트림을 효율적으로 생성하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

PythonlistsCanstoreAnyDatAtype, ArrayModuLearRaysStoreOneType 및 NUMPYARRAYSAREFORNUMERICALPUTATION.1) LISTSAREVERSATILEBUTLESSMEMORY-EFFICENT.2) ARRAYMODUERRAYRAYRAYSARRYSARESARESARESARESARESARESAREDOREDORY-UNFICEDONOUNEOUSDATA.3) NumpyArraysUraysOrcepperperperperperperperperperperperperperperperferperferperferferpercient

whenyouattempttoreavalueofthewrongdatatypeinapythonaphonarray, thisiSdueTotheArrayModule의 stricttyPeenforcement, theAllElementStobeofthesAmetypecified bythetypecode.forperformancersassion, arraysaremoreficats the thraysaremoreficats thetheperfication the thraysaremorefications는

Pythonlistsarepartoftsandardlardlibrary, whileraysarenot.listsarebuilt-in, 다재다능하고, 수집 할 수있는 반면, arraysarreprovidedByTearRaymoduledlesscommonlyusedDuetolimitedFunctionality.

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PythonArraysSupportVariousOperations : 1) SlicingExtractsSubsets, 2) 추가/확장 어드먼트, 3) 삽입 값 삽입 ATSpecificPositions, 4) retingdeletesElements, 5) 분류/ReversingChangesOrder 및 6) ListsompectionScreateNewListSbasedOnsistin

NumpyArraysareSentialplosplicationSefficationSefficientNumericalcomputationsanddatamanipulation. Theyarcrucialindatascience, MachineLearning, Physics, Engineering 및 Financeduetotheiribility에 대한 handlarge-scaledataefficivally. forexample, Infinancialanyaly

UseanArray.ArrayOveralistInpyThonWhendealingwithhomogeneousData, Performance-CriticalCode, OrinterFacingwithCcode.1) HomogeneousData : ArraysSaveMemorywithtypepletement.2) Performance-CriticalCode : arraysofferbetterporcomanceFornumericalOperations.3) Interf

아니요, NOTALLLISTOPERATIONARESUPPORTEDBYARRARES, andVICEVERSA.1) ArraySDONOTSUPPORTDYNAMICOPERATIONSLIKEPENDORINSERTWITHUTRESIGING, WHITHIMPACTSPERFORMANCE.2) ListSDONOTEECONSTANTTIMECOMPLEXITEFORDITITICCESSLIKEARRAYSDO.


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