N 아래의 모든 소수를 나열하는 가장 빠른 방법
이 코드 조각은 소수 목록을 효율적으로 생성하는 방법의 Python 구현을 제공합니다. 주어진 정수까지.
def get_primes(n): numbers = set(range(2, n + 1)) primes = [] while numbers: p = numbers.pop() primes.append(p) numbers.difference_update(set(range(p * p, n + 1, p))) return primes
시간 복잡도:
주어진 코드의 시간 복잡도는 O(n log log n)입니다. 이는 에라토스테네스의 체를 사용하여 소수를 계산하기 때문입니다.
구현 참고 사항 :
- 코드는 2부터 까지의 모든 정수를 포함하는 집합 숫자를 초기화합니다. n.
- 아직 표시되지 않은 가장 작은 숫자의 모든 배수를 합성으로 표시하여 숫자에서 소수가 아닌 숫자를 반복적으로 제거합니다. 숫자를 업데이트할 때 현재 소수를 사용하여 이러한 배수를 건너뜁니다.
- 숫자가 비어 있으면 코드가 중지되고 발견된 소수 목록이 소수로 반환됩니다.
잠재적인 문제:
시작 숫자를 소수로 표시하는 구현에 잠재적인 문제가 있습니다. 2에서 n까지의 숫자만 고려해야 하는 경우 숫자입니다. 0 대신 2에서 루프를 시작하면 이 문제를 해결할 수 있습니다.
사용법:
이 구현을 사용하려면 get_primes 함수를 호출하고 원하는 상위 값을 전달할 수 있습니다. 인수로 바인딩됩니다. 예를 들어, 최대 1000까지의 모든 소수를 찾으려면 다음을 사용할 수 있습니다.
primes = get_primes(1000)
출력:
코드의 출력은 소수 목록이 됩니다. 지정된 정수까지의 숫자입니다. 예를 들어 n = 1000으로 코드를 실행하면 다음과 같은 출력이 생성됩니다.
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, ..., 977]
위 내용은 주어진 정수 N 아래의 모든 소수를 찾는 가장 빠른 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

toAppendElementStoapyThonList, usetHeappend () MethodForsingleElements, extend () formultipleements, andinsert () forspecificpositions.1) useappend () foraddingOneElementatateend.2) usextend () toaddmultipleementsefficially

To TeCreateAtheThonList, usequareBrackets [] andseparateItemswithCommas.1) ListSaredynamicandCanholdMixedDatAtatypes.2) useappend (), remove () 및 SlicingFormAnipulation.3) listlisteforences;) ORSL

금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

PythonArraysareCreatedusingThearrayModule, Notbuilt-inlikelists.1) importThearrayModule.2) SpecifyTyPeCode (예 : 'forIntegers.3) 초기에 초기화 성과의 공동체 정보가없는 사람들이 플렉스리스트.

Shebang 라인 외에도 Python 통역사를 지정하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 1. 명령 줄에서 직접 Python 명령을 사용하십시오. 2. 배치 파일 또는 쉘 스크립트를 사용하십시오. 3. Make 또는 Cmake와 같은 빌드 도구를 사용하십시오. 4. Invoke와 같은 작업 러너를 사용하십시오. 각 방법에는 장점과 단점이 있으며 프로젝트의 요구에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

forhandlinglargedatasetsinpython, usenumpyarraysforbetterperformance.1) numpyarraysarememory-effic andfasterfornumericaloperations.2) leveragevectorization foredtimecomplexity.4) managemoryusage withorfications data

inpython, listsusedyammoryAllocation과 함께 할당하고, whilempyarraysallocatefixedMemory.1) listsAllocatemememorythanneedInitiality.

Inpython, youcansspecthedatatypeyfelemeremodelerernspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, 포모 선례 전분자.


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