正確な結果を得るために Python で素数出力を最適化する方法
Python での一連の素数の出力
素数の識別は数学とプログラミングの基本的な概念です。素数は、2 つの小さい整数の積ではない、1 より大きい整数です。次の Python コードは、1 から 100 までの一連の素数を出力することを目的としています。
コードと問題
素数を見つける一般的なアプローチの 1 つは、数値を反復処理することです。 2からnまで。それぞれの数値について、2 とそれ自体の間の数値 (1 を除く) で割り切れるかどうかを確認します。割り切れる場合、それは素数ではありません。
1 から 100 までの素数を出力することを目的とした次のコードを考えてみましょう。
<code class="python">for num in range(1, 101): for i in range(2, num): if num % i == 0: break else: print(num) break</code>
ただし、このコードでは、素数の代わりに奇数が出力されるという問題が発生します。この欠陥は、外側のループが素数だけでなく合成数 (他の数値の倍数) も反復するために発生します。その結果、条件 if num % i != 0 は 9 のような奇数の合成数に対して true になり、すべての奇数が誤って出力されます。
解決策と最適化
これを修正するには、素数を明示的にチェックするようにコードを変更する必要があります。改訂版は次のとおりです。
<code class="python">for num in range(2, 101): # Start at 2 as 1 is not prime prime = True for i in range(2, num): if num % i == 0: prime = False if prime: print(num)</code>
このコードでは、最初は True に設定されているブール変数プライムを導入します。次に、内側のループを使用して、2 から num-1 までの各数値 (num を除く) をチェックします。 num が任意の数値 i で割り切れる場合、素数を False に設定し、素数ではないことを示します。内側のループの後、素数が True のままであれば、num.
を出力します。このコードは、指定された範囲内の素数を正確に識別します。ただし、num の平方根までの除数のみをチェックすることでさらに最適化できます。これは、平方根より大きい係数には、対応する平方根より小さい係数があるためです。
最適化されたバージョンは次のとおりです:
<code class="python">for num in range(2, 101): prime = True for i in range(2, int(math.sqrt(num)) + 1): if num % i == 0: prime = False if prime: print(num)</code>
これらの調整を使用すると、コードは効果的に出力されます。 1 から 100 までの一連の素数。
以上が正確な結果を得るために Python で素数出力を最適化する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
