列出 N 以下所有素数的最快方法:探索
问题:
确定列出所有素数的最快方法小于给定整数的素数N.
问题:
可以优化给定的算法以加快执行速度吗?
答案:
提供的算法可以显着提高速度。各种实现的比较表明,使用 Psyco 的 rwh_primes1 对于生成小于 1,000,000 的素数来说是最有效的。
其他发现:
- 没有 Psyco,rwh_primes2 就会出现作为最快的方法。
- 利用 NumPy 可以进一步增强性能,primesfrom2to 被证明是所有测试方法中最快的。
实现细节:
- ambi_sieve_plain:一个简单的基于筛子的
- rwh_primes、rwh_primes1 和 rwh_primes2:Robert William Hanks 算法的变体。
- sieve_wheel_30:针对基于 30 的计算进行优化的专用算法。
- sieveOfEratosthenes:带 bitset 的经典筛法优化。
- sieveOfAtkin:利用模算术的现代筛选。
- sundaram3:Sundaram 算法,针对较小数字集进行优化。
- ambi_sieve:基于 NumPy 的筛选方法优化。
- primesfrom3to 和primesfrom2to:基于 NumPy 的算法,用于高效生成素数。
计时:
方法 | 使用 Psyco 的时间(毫秒) | 不使用 Psyco 的时间(毫秒)心理 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
rwh_primes1 | 43.0 | 93.7 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
sieveOfAtkin | 46.4 | 314.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
rwh_primes | 57 .4 | 94.6 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
sieve_wheel_30 | 63.0 | 97.4 | rwh_primes2 | 67.8 | 68.1 | |||||||||||||||||||||||||||||||||
埃拉托斯特尼筛 | 147.0178.0 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ambi_sieve_plain | 152.0 | 286.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
sundaram3 | 194.0 | 416.0 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
primesfrom2to |
|
不适用 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
primesfrom3to | 18.4 | 不适用 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ambi_sieve | 29.3 | 不适用 |
以上是生成低于给定整数 N 的所有素数的最快算法是什么?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python和C 各有优势,选择应基于项目需求。1)Python适合快速开发和数据处理,因其简洁语法和动态类型。2)C 适用于高性能和系统编程,因其静态类型和手动内存管理。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)如果需要快速开发、数据处理和原型设计,选择Python;2)如果需要高性能、低延迟和接近硬件的控制,选择C 。

通过每天投入2小时的Python学习,可以有效提升编程技能。1.学习新知识:阅读文档或观看教程。2.实践:编写代码和完成练习。3.复习:巩固所学内容。4.项目实践:应用所学于实际项目中。这样的结构化学习计划能帮助你系统掌握Python并实现职业目标。

在两小时内高效学习Python的方法包括:1.回顾基础知识,确保熟悉Python的安装和基本语法;2.理解Python的核心概念,如变量、列表、函数等;3.通过使用示例掌握基本和高级用法;4.学习常见错误与调试技巧;5.应用性能优化与最佳实践,如使用列表推导式和遵循PEP8风格指南。

Python适合初学者和数据科学,C 适用于系统编程和游戏开发。1.Python简洁易用,适用于数据科学和Web开发。2.C 提供高性能和控制力,适用于游戏开发和系统编程。选择应基于项目需求和个人兴趣。

Python更适合数据科学和快速开发,C 更适合高性能和系统编程。1.Python语法简洁,易于学习,适用于数据处理和科学计算。2.C 语法复杂,但性能优越,常用于游戏开发和系统编程。

每天投入两小时学习Python是可行的。1.学习新知识:用一小时学习新概念,如列表和字典。2.实践和练习:用一小时进行编程练习,如编写小程序。通过合理规划和坚持不懈,你可以在短时间内掌握Python的核心概念。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。


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