


Quel est l'algorithme le plus rapide pour générer tous les nombres premiers inférieurs à un nombre entier N donné ?
Le moyen le plus rapide de lister tous les nombres premiers inférieurs à N : une exploration
Problème :
Déterminer la méthode la plus rapide pour tout lister nombres premiers inférieurs à un entier donné N.
Question :
L'algorithme donné peut-il être optimisé pour une exécution plus rapide ?
Réponse :
L'algorithme fourni peut être considérablement amélioré en termes de vitesse. Une comparaison de diverses implémentations révèle que rwh_primes1 avec Psyco est le plus efficace pour générer des nombres premiers inférieurs à 1 000 000.
Résultats supplémentaires :
- Sans Psyco, rwh_primes2 émerge comme la méthode la plus rapide.
- Utiliser NumPy offre d'autres améliorations de performances, primesfrom2to s'avérant être la plus rapide parmi toutes les méthodes testées. -approche basée sur.
sieve_wheel_30 : Un algorithme spécialisé optimisé pour les calculs basés sur 30.
sieveOfEratosthenes : La méthode de tamisage classique avec optimisations de bitset.- sieveOfAtkin : un tamis moderne utilisant modulo arithmétique.
- sundaram3 : l'algorithme de Sundaram avec des optimisations pour des ensembles de nombres plus petits.
- ambi_sieve : une approche basée sur un tamis avec des optimisations NumPy.
- primesfrom3to et primesfrom2to : basé sur NumPy algorithmes pour générer efficacement primes.
- Timings :
Méthode Temps (ms) avec Psyco th> Temps (ms) sans Psyco 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 tamisOfEratosthène 147,0178,0 ambi_sieve_plain 152,0 286,0 sundaram3 194.0 416.0 primesfrom2to 15,9 N/A primesfrom3to 18,4 N/A ambi_sieve 29.3 N/A
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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python est très favorisé pour sa simplicité et son pouvoir, adaptés à tous les besoins des débutants aux développeurs avancés. Sa polyvalence se reflète dans: 1) Facile à apprendre et à utiliser, syntaxe simple; 2) Bibliothèques et cadres riches, tels que Numpy, Pandas, etc.; 3) Support multiplateforme, qui peut être exécuté sur une variété de systèmes d'exploitation; 4) Convient aux tâches de script et d'automatisation pour améliorer l'efficacité du travail.
