Python で素数の無限ストリームを効率的に生成するには?
Python で素数の効率的な無限生成器を実装するにはどうすればよいですか?
素数の無限系列を生成する効率的な方法は、エラトステネスの篩を使用することです。これは、非素数の倍数を繰り返しマークすることで非素数を削除します。この方法は効果的ですが、マークされた数値を保存するには大量のメモリが必要です。
erat2
これは、Python の標準ライブラリのクックブックにあるerat2 関数です。無限の素数系列を生成するために使用されます数値:
import itertools as it def erat2( ): D = { } yield 2 for q in it.islice(it.count(3), 0, None, 2): p = D.pop(q, None) if p is None: D[q*q] = q yield q else: # old code here: # x = p + q # while x in D or not (x&1): # x += p # changed into: x = q + 2*p while x in D: x += 2*p D[x] = p
erat2a
erat2 関数は、不必要なチェックを回避することでさらに最適化できます:
import itertools as it def erat2a( ): D = { } yield 2 for q in it.islice(it.count(3), 0, None, 2): p = D.pop(q, None) if p is None: D[q*q] = q yield q else: # old code here: # x = p + q # while x in D or not (x&1): # x += p # changed into: x = q + 2*p while x in D: x += 2*p D[x] = p
erat3
パフォーマンスをさらに高速化するには、erat3 関数を使用しますこれは、すべての素数 (2、3、および 5 を除く) の 30 を法とする結果が 8 つの特定の数値のみになるという事実を利用しています。これにより、ふるい分けプロセス中に必要なチェックの数が大幅に減少します。
import itertools as it def erat3( ): D = { 9: 3, 25: 5 } yield 2 yield 3 yield 5 MASK= 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, MODULOS= frozenset( (1, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29) ) for q in it.compress( it.islice(it.count(7), 0, None, 2), it.cycle(MASK)): p = D.pop(q, None) if p is None: D[q*q] = q yield q else: x = q + 2*p while x in D or (x%30) not in MODULOS: x += 2*p D[x] = p
これらの最適化により、特に大きな素数を生成する場合にパフォーマンスが大幅に向上します。
以上がPython で素数の無限ストリームを効率的に生成するには?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はゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

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。

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。

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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。
