素数生成を高速化するために、Python でエラトステネスのふるいアルゴリズムを最適化するにはどうすればよいでしょうか?
エラトステネスの篩 - Python での素数の検索
問題:
実装の試行中Python のエラトステネスのふるいアルゴリズムでは、実行速度が遅くなることがよくあります
解決策:
指定された実装には、いくつかの改善点があります:
1 。最適化されていないアルゴリズム:
- 初期実装の primes_sieve は素数のリストを維持するため、非効率的な要素の削除につながります。
- primes_sieve1 は素数フラグの辞書を使用しますが、適切な反復がありません。および冗長要素マーキング。
2.リスト操作の非効率性:
- Python リストから要素を削除すると、後続の要素をシフトする必要があるため、コストがかかる操作になります。
最適化された実装:
これらの問題を解決するには、次の最適化されたものを検討してください。実装:
def primes_sieve2(limit): a = [True] * limit a[0] = a[1] = False for (i, isprime) in enumerate(a): if isprime: yield i for n in range(i*i, limit, i): # Mark factors non-prime a[n] = False
主な改善点:
- 素数フラグにリストを直接使用し、コストのかかるリストのサイズ変更を回避します。
- 遅延生成オンデマンドで素数を取得できるため、完全な素数を保存する必要がなくなります。 list.
- 素数の 2 乗から開始することにより、非素数因子を効率的にマークします。
以上が素数生成を高速化するために、Python でエラトステネスのふるいアルゴリズムを最適化するにはどうすればよいでしょうか?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。

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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。

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。

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
