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Inhaltsverzeichnis
Wie implementiert man einen effizienten unendlichen Primzahlgenerator in Python?
Die vorgeschlagene L?sung: Drei optimierte Siebfunktionen
erat2a
erat3
Benchmark-Ergebnisse
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie erstelle ich einen effizienten Generator für unendliche Primzahlen in Python?

Wie erstelle ich einen effizienten Generator für unendliche Primzahlen in Python?

Dec 19, 2024 pm 12:32 PM

How to Create an Efficient Infinite Prime Number Generator in Python?

Wie implementiert man einen effizienten unendlichen Primzahlgenerator in Python?

Die Aufgabe besteht darin, einen effizienten unendlichen Primzahlgenerator in Python zu erstellen. Der Schlüsselbegriff hier ist ?UNENDLICH“, was bedeutet, dass der Generator einen endlosen Strom von Primzahlen erzeugen kann, ohne zu wissen, wie viele verbraucht werden.

Die vorgeschlagene L?sung: Drei optimierte Siebfunktionen

Die Der bereitgestellte Code bietet drei optimierte Sieve-Funktionen: erat2, erat2a und erat3. Jede Funktion verbessert sich schrittweise gegenüber der vorherigen in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz.

erat2a

Die erat2a-Funktion ist eine Modifikation der erat2-Funktion, die hier nicht enthalten ist. Durch die Optimierung der Seltsamkeitsprüfung und die Reduzierung der Anzahl der Schritte für Kandidaten beschleunigt erat2a die Generierung um 20–25 %.

erat3

erat3 verbessert erat2a weiter, indem es die Tatsache nutzt, dass Modulo 30 , alle Primzahlen au?er 2, 3 und 5 ergeben nur acht Zahlen (1, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29). Dadurch kann erat3 ungerade Zahlen, die nicht in Frage kommen, effizienter herausfiltern, was zu einer Geschwindigkeitssteigerung von 35–40 % führt.

Benchmark-Ergebnisse

Benchmarks auf verschiedenen Hardwarekonfigurationen zeigen die Leistungsverbesserungen:

Auf einem Atom 330 Ubuntu 9.10-Server übertrifft erat3 erat2 und erat2a sowohl auf Python 2 als auch auf 3.

Auf einem AMD Geode LX Gentoo-Heimserver zeigt erat3 erneut erhebliche Leistungssteigerungen und übertrifft die anderen Funktionen sowohl auf Python 2 als auch auf 3.

Diese Optimierungen in den Sieve-Funktionen sorgen für einen erheblichen Vorteil bei der effizienten Generierung von Primzahlen, wodurch sie für verschiedene mathematische und rechnerische Anwendungen geeignet sind.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie erstelle ich einen effizienten Generator für unendliche Primzahlen in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Polymorphismus in Pythonklassen Polymorphismus in Pythonklassen Jul 05, 2025 am 02:58 AM

Der Polymorphismus ist ein Kernkonzept in der objektorientierten Programmierung von Python-Objekte und bezieht sich auf "eine Schnittstelle, mehrere Implementierungen" und erm?glicht eine einheitliche Verarbeitung verschiedener Arten von Objekten. 1. Polymorphismus wird durch Umschreiben durch Methode implementiert. Unterklassen k?nnen übergeordnete Klassenmethoden neu definieren. Zum Beispiel hat die Spoke () -Methode der Tierklasse unterschiedliche Implementierungen in Hunde- und Katzenunterklassen. 2. Die praktischen Verwendungen des Polymorphismus umfassen die Vereinfachung der Codestruktur und die Verbesserung der Skalierbarkeit, z. 3. Die Python -Implementierungspolymorphismus muss erfüllen: Die übergeordnete Klasse definiert eine Methode, und die untergeordnete Klasse überschreibt die Methode, erfordert jedoch keine Vererbung derselben übergeordneten Klasse. Solange das Objekt dieselbe Methode implementiert, wird dies als "Ententyp" bezeichnet. 4. Zu beachten ist die Wartung

Python -Funktionsargumente und Parameter Python -Funktionsargumente und Parameter Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Parameter sind Platzhalter beim Definieren einer Funktion, w?hrend Argumente spezifische Werte sind, die beim Aufrufen übergeben wurden. 1. Die Positionsparameter müssen in der Reihenfolge übergeben werden, und eine falsche Reihenfolge führt zu Fehlern im Ergebnis. 2. Die Schlüsselwortparameter werden durch Parameternamen angegeben, die die Reihenfolge ?ndern und die Lesbarkeit verbessern k?nnen. 3. Die Standardparameterwerte werden zugewiesen, wenn sie definiert sind, um einen doppelten Code zu vermeiden. Variable Objekte sollten jedoch als Standardwerte vermieden werden. 4. Argumente und *KWARGs k?nnen die unsichere Anzahl von Parametern bew?ltigen und sind für allgemeine Schnittstellen oder Dekorateure geeignet, sollten jedoch mit Vorsicht verwendet werden, um die Lesbarkeit aufrechtzuerhalten.

Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Erkl?ren Sie Python -Generatoren und Iteratoren. Jul 05, 2025 am 02:55 AM

Iteratoren sind Objekte, die __iter __ () und __next __ () Methoden implementieren. Der Generator ist eine vereinfachte Version von Iteratoren, die diese Methoden automatisch über das Keyword für Rendite implementiert. 1. Der Iterator gibt jedes Mal, wenn er als n?chstes anruft, ein Element zurück und wirft eine Ausnahme in der Stopperation aus, wenn es keine Elemente mehr gibt. 2. Der Generator verwendet Funktionsdefinition, um Daten auf Bedarf zu generieren, Speicher zu speichern und unendliche Sequenzen zu unterstützen. 3. Verwenden Sie Iteratoren, wenn Sie vorhandene S?tze verarbeiten, und verwenden Sie einen Generator, wenn Sie dynamisch Big Data oder faule Bewertung generieren, z. B. das Laden von Zeilen nach Zeile beim Lesen gro?er Dateien. Hinweis: Iterbare Objekte wie Listen sind keine Iteratoren. Sie müssen nach dem Erreichen des Iterators nach seinem Ende nachgebaut werden, und der Generator kann ihn nur einmal durchqueren.

Python `@classMethod` Dekorateur erkl?rte Python `@classMethod` Dekorateur erkl?rte Jul 04, 2025 am 03:26 AM

Eine Klassenmethode ist eine Methode, die in Python über den @ClassMethod Decorator definiert ist. Sein erster Parameter ist die Klasse selbst (CLS), mit der auf den Klassenzustand zugreifen oder diese ?ndern wird. Es kann durch eine Klasse oder Instanz aufgerufen werden, die die gesamte Klasse und nicht auf eine bestimmte Instanz betrifft. In der Personklasse z?hlt beispielsweise die Methode show_count () die Anzahl der erstellten Objekte. Wenn Sie eine Klassenmethode definieren, müssen Sie den @classMethod Decorator verwenden und die ersten Parameter -CLS wie die Methode Change_var (new_value) benennen, um Klassenvariablen zu ?ndern. Die Klassenmethode unterscheidet sich von der Instanzmethode (Selbstparameter) und der statischen Methode (keine automatischen Parameter) und eignet sich für Fabrikmethoden, alternative Konstruktoren und die Verwaltung von Klassenvariablen. Gemeinsame Verwendungen umfassen:

Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Wie man mit der API -Authentifizierung in Python umgeht Jul 13, 2025 am 02:22 AM

Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Was sind Python Magic -Methoden oder Dunder -Methoden? Was sind Python Magic -Methoden oder Dunder -Methoden? Jul 04, 2025 am 03:20 AM

Pythons MagicMethods (oder Dunder -Methoden) sind spezielle Methoden, um das Verhalten von Objekten zu definieren, die mit einem doppelten Unterstrich beginnen und enden. 1. Sie erm?glichen es Objekten, auf integrierte Operationen wie Addition, Vergleich, String-Darstellung usw. Zu reagieren; 2. Die gemeinsamen Anwendungsf?lle umfassen Objektinitialisierung und Darstellung (__init__, __Rep__, __str__), arithmetische Operationen (__add__, __sub__, __mul__) und Vergleichsoperationen (__EQ__, ___LT__); 3. Wenn Sie es verwenden, stellen Sie sicher, dass ihr Verhalten den Erwartungen entspricht. Zum Beispiel sollte __Rep__ Ausdrücke refitueller Objekte zurückgeben, und arithmetische Methoden sollten neue Instanzen zurückgeben. 4.. überbeanspruchte oder verwirrende Dinge sollten vermieden werden.

Wie funktioniert das Python Memory Management? Wie funktioniert das Python Memory Management? Jul 04, 2025 am 03:26 AM

PythonmanageMeMoryautomaticaticuseReferenceCountingandAGARBAGECollector

Python `@Property` Dekorateur Python `@Property` Dekorateur Jul 04, 2025 am 03:28 AM

@Property ist ein Dekorateur in Python, mit dem Methoden als Eigenschaften maskiert werden und logische Urteile oder dynamische Berechnung von Werten beim Zugriff auf Eigenschaften erm?glichen. 1. Es definiert die Getter -Methode über den @Property Decorator, so dass die Au?enseite die Methode wie den Zugriff auf Attribute aufruft. 2. Es kann das Zuordnungsverhalten mit .Setter steuern, wie z. 3.. Es eignet sich für Szenen wie überprüfung der Eigenschaftenzuordnung, die dynamische Erzeugung von Attributwerten und das Ausblenden interner Implementierungsdetails. 4. Wenn Sie es verwenden, beachten Sie bitte, dass sich der Attributname vom privaten Variablennamen unterscheidet, um tote Schleifen zu vermeiden, und für leichte Operationen geeignet ist. 5. Im Beispiel schr?nkt die Kreisklasse Radius nicht negativ ein und die Personklasse erzeugt dynamisch Full_name-Attribut

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