


Sieve of Eratosthenes: Mengoptimumkan Penjanaan Nombor Perdana dalam Python
Sieve of Eratosthenes ialah algoritma klasik untuk mencari nombor perdana. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk melaksanakannya dengan betul untuk mengelakkan kesesakan prestasi.
Pelaksanaan Asal
Fungsi primes_sieve yang disediakan mengekalkan senarai nombor perdana calon dan secara berulang mengalih keluar bukan- nombor perdana dengan merentasi senarai dan menghapuskan faktor. Pendekatan ini sememangnya tidak cekap kerana kos manipulasi senarai yang tinggi.
Pengoptimuman Berasaskan Kamus
Fungsi primes_sieve1 yang dipertingkatkan menggunakan kamus untuk menyimpan bendera primaliti. Walaupun lebih pantas daripada pendekatan berasaskan senarai, ia masih menghadapi cabaran. Ia berulang ke atas kamus dalam susunan yang tidak ditentukan, menyebabkan penandaan berlebihan bagi faktor bukan perdana. Di samping itu, ia menukar kamus akhir kepada senarai, menimbulkan overhed yang tidak perlu.
Pelaksanaan yang Betul dan Cekap
Algoritma Ayak Eratosthenes yang betul menggunakan senarai bendera boolean untuk menunjukkan keutamaan. Fungsi primes_sieve2 memulakan bendera kepada Benar untuk semua nombor dan menetapkan bendera untuk 0 dan 1 kepada Salah. Ia berulang melalui senarai, menandakan bukan bilangan prima dengan menetapkan benderanya kepada Palsu.
Pendekatan ini cekap kerana:
- Ia menggunakan senarai dan bukannya kamus, mengelakkan overhed operasi nilai kunci.
- Ia menandakan hanya faktor utama sebagai bukan perdana, mengurangkan lebihan operasi.
- Ia mengoptimumkan proses penandaan dengan bermula pada segi empat sama setiap perdana dan bukannya gandaannya.
Dengan melaksanakan Ayak Eratosthenes dengan betul, anda boleh meningkatkan prestasi dengan ketara penjanaan nombor perdana, menjadikannya sesuai walaupun untuk had input yang besar seperti mencari nombor perdana di bawah 2 juta.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kita Boleh Mengoptimumkan Penapis Eratosthenes untuk Penjanaan Nombor Perdana yang Cekap dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna