求质数算法
内容导读
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内容图文
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每天一个算法~求质数算法
import math
def sieve(size):
sieve= [True] * size
sieve[0] = False
sieve[1] = False
for i in range(2, int(math.sqrt(size)) + 1):
k= i * 2
while k < size:
sieve[k] = False
k += i
return sum(1 for x in sieve if x)
print(sieve(10000000000))
455052511
求解过程
方法1、递归函数
这是一个求质数个数的题不说了
简单做一个递归的优化,每次都用质数筛
@numba.jit()
def cur(size):
sieve = [True] * size
sieve[0] = False
sieve[1] = False
if size == 2:
return sieve
factor = [index for index, val in enumerate(cur(int(math.sqrt(size)+1))) if val]
for i in factor:
k = i * 2
while k < size:
sieve[k] = False
k += i
return sieve
def up(size):
sieve = cur(size)
return sum(1 for x in sieve if x)
关键在于@numba.jit()这一行,用了numba的及时解释器,把cur函数重新编译了。在我的mac上大概10分钟不到就可以出结果。很多数值计算在python 里面超级慢,但是用了numba的jit基本可以和c的效率同一数量级。并且写起来很方便,可以尽情地写for循环,方便jit理解,实际运行效率更高。用tensorflow写了神经网络顺便想用python简单处理一下数据,但是又被python的效率限制的童鞋可以尝试一下。我自己实测超级好用。(其实是我不会写c,233
方法2、暴力破解
https://leetcode-cn.com/problems/count-primes/solution/ji-shu-zhi-shu-bao-li-fa-ji-you-hua-shai-fa-ji-you/
直接贴网址了,整体复制过来还要调整合适
方法3、死记硬背
我的智商有限,只能记四位数字,能者多劳,你们加油!!!
方法4、numba外挂加速
方法5、 掷骰子,看你的了
标签:,,,,,, 来源: https://blog.csdn.net/qq_42184753/article/details/115446055
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的求质数算法全部内容,希望文章能够帮你解决求质数算法所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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