


Was ist der schnellste Weg, alle Primzahlen unterhalb einer bestimmten ganzen Zahl N zu finden?
Schnellste Möglichkeit, alle Primzahlen unterhalb von N aufzulisten
Dieses Codefragment enthält eine Python-Implementierung einer Methode zum effizienten Generieren einer Liste von Primzahlen bis zu einer bestimmten Ganzzahl.
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
Zeit Komplexität:
Die zeitliche Komplexität des gegebenen Codes beträgt O(n log log n), da er Sieve of Eratosthenes zur Berechnung der Primzahlen verwendet.
Implementierungshinweise :
- Der Code initialisiert einen Satz Zahlen, der alle ganzen Zahlen von 2 bis enthält n.
- Es entfernt iterativ Nicht-Primzahlen aus Zahlen, indem es alle Vielfachen der kleinsten Zahl, die noch nicht markiert wurde, als zusammengesetzt markiert. Diese Vielfachen werden übersprungen, indem beim Aktualisieren von Zahlen Schritte der aktuellen Primzahl gemacht werden.
- Der Code stoppt, wenn Zahlen leer sind, und die Liste der gefundenen Primzahlen wird in Primzahlen zurückgegeben.
Potenzielle Probleme:
Es gibt ein potenzielles Problem bei der Implementierung, bei der die Startzahl als Primzahl markiert wird, wenn sie nur berücksichtigt werden sollte Zahlen von 2 bis n. Dies könnte behoben werden, indem die Schleife bei 2 statt bei 0 gestartet wird.
Verwendung:
Um diese Implementierung zu verwenden, können Sie die Funktion get_primes aufrufen und die gewünschte Obergrenze übergeben als Argument gebunden. Um beispielsweise alle Primzahlen bis 1000 zu finden, können Sie Folgendes verwenden:
primes = get_primes(1000)
Ausgabe:
Die Ausgabe des Codes ist eine Liste von Primzahlen Zahlen bis zur angegebenen Ganzzahl. Wenn Sie den Code beispielsweise mit n = 1000 ausführen, wird die folgende Ausgabe erzeugt:
[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, ..., 977]
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist der schnellste Weg, alle Primzahlen unterhalb einer bestimmten ganzen Zahl N zu finden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
