用python求100万以内的质数

本文介绍了如何使用Python判断质数,并逐步优化算法,从求解100以内的质数到快速解决100万以内的质数问题,展示了算法改进对效率的影响。
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1、判断一个数字是不是质数

首先,我们来看一下怎么判断一个数字是不是质数。

回想一下小时候学数学,质数就是,一个数字如果只有1和它本身两个因数,这个数字就是质数。

下面是判断质数的一个小程序:

num=int(input("判断质数,请输入一个数字:"))
flag=True#初始化为是
for i in range(2,num):
	if(num%i==0):
		flat=False
print(f"{num}{'是'if flag else'不是'}质数")

2、求100以内的质数

按照刚才的思路,求100以内质数的程序应该是这样的:

num=100
list=[]#用来放质数
for i in range(2,num+1):
    flag=True#初始化为真
    for j in range(2,i):
        if i%j==0:
            flag=False
    if flag:        
        list.append(i)
print(f'{num}以内的质数有{list}')

在这里插入图片描述
100以内的很快就求出来了,我们看一下1万以内。

from time import *
start=time()
num=10000
list=[]#用来放质数
for i in range(2,num+1):
    flag=True
    for j in range(2,i):
        if i%j==0:
            flag=False
    if flag:        
        list.append(i)
print(f'{num}以内的质数有{list}')
end=time()
print(f'使用了{end-start}秒')

在这里插入图片描述
用了3.2秒,我的计算机还是可以的,那么就试试10万吧。
在这里插入图片描述
沃德天,居然用了300多秒,赶紧改进一下。

2、改进1

from time import *
start=time()
num=10000
list=[]#用来放质数
for i in range(2,num+1):
    flag=True
    for j in range(2,i):
        if i%j==0:
            flag=False
            break#改动在这里,只有这一行
    if flag:        
        list.append(i)
print(f'{num}以内的质数有{list}')
end=time()
print(f'使用了{end-start}秒')

在这里插入图片描述
只用了29秒。还是有点慢,再来改进一下。

3、再改进

from time import *
start=time()
num=10000
list=[]#用来放质数
for i in range(2,num+1):
    flag=True
    j=1
    while j <=i**0.5:
        if i%j==0:
            flag=False
            break#改动在这里,只有这一行
    j+=1        
    if flag:        
        list.append(i)
print(f'{num}以内的质数有{list}')
end=time()
print(f'使用了{end-start}秒')

在这里插入图片描述
1秒不到,可见一个好算法的重要性。

4、秀一下100万

刚才是10万,再来秀一下100万。
在这里插入图片描述
16秒,也还阔以。

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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

<think> 我们参考了用户提供的四个引用,这些引用展示了不同的质数解算法: 引用[1]:判断单个质数,使用试除法,遍历2到sqrt(n)之间的整数。 引用[2]:小于一个数的所有质数,使用双重循环(效率较低)。 引用[3]:使用埃拉托斯特尼筛法(Sieve of Eratosthenes)小于n的所有质数。 引用[4]:一个数的质因数分解。 用户需:查找使用Python编写质数算法的方法。 根据引用内容,我们重点介绍两种常见的质数算法: 1. 试除法(适用于判断单个数字是否为质数,以及一个数的质因数) 2. 埃拉托斯特尼筛法(适用于高效地生成一定范围内的所有质数) 我们将分别介绍这两种方法,并给出代码示例。 注意:质数素数)的定义:在大于1的自然数中,除了1和它本身以外不再有其他因数的数。 方法一:试除法(针对单个数字的判断) 思路:对于大于1的整数n,若n为质数,则它只能被1和自身整除。因此,我们检查从2到sqrt(n)的所有整数,如果存在整除n的数,则n不是质数;否则为质数。 为什么到sqrt(n)?因为如果n有一个大于sqrt(n)的因子,那么必然有一个小于sqrt(n)的因子。 代码实现(参考引用[1]): ```python import math def is_prime(n): if n < 2: return False # 处理2和3的情况(循环不会包含2和3,因为range(2,2)为空,但2和3都会满足循环条件?实际上,对于2:循环范围是range(2, 2)即空,所以返回True;对于3:循环范围是range(2,2)同样空,返回True) for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True ``` 方法二:埃拉托斯特尼筛法(生成一个范围内的所有质数) 思路:从2开始,将每个质数的所有倍数标记为非质数。当从小到大遍历到某个数时,如果它没有被标记为非质数,那么它就是质数。 步骤: 1. 初始化一个长度为n的布尔数组,初始值都为True(表示都是质数),索引0和1设为False(0和1不是质数)。 2. 从2开始遍历到sqrt(n)(因为大于sqrt(n)的倍数已经被标记过): 如果当前数字i是质数(即布尔数组中为True),则将其所有的倍数(从i*i开始,因为更小的倍数已经被之前的质数标记过)标记为False。 3. 遍历布尔数组,收集所有值为True的索引,即为质数。 代码实现(参考引用[3]): ```python def get_primes(n): if n < 2: return [] is_prime = [True] * n # 创建一个长度为n的列表,索引0到n-1 is_prime[0] = False # 0不是质数 is_prime[1] = False # 1不是质数 # 从2开始,直到平方根 for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1): if is_prime[i]: # 如果i是质数,则将其倍数标记为非质数 # 从i*i开始,步长为i for j in range(i * i, n, i): is_prime[j] = False # 返回所有质数 primes = [i for i in range(2, n) if is_prime[i]] return primes ``` 两种方法的比较: - 试除法:适用于判断单个数字是否为质数,时间复杂度为O(√n)。当需要判断多个数字时,若数字较多,效率较低。 - 埃拉托斯特尼筛法:适用于获取一个范围内的所有质数,时间复杂度为O(n log log n)。在需要大量质数时效率更高。 根据用户的需质数算法),我们提供了两种不同场景下的算法实现。 另外,用户引用[4]中给出了质因数分解的算法,这与质数不同,它是将一个合数分解为质数的乘积。如果用户需要,也可以简单介绍一下: 质因数分解算法: 思路:从最小的质数2开始,不断除以当前的最小质因数,直到无法整除,则尝试下一个质数(注意同一个质因数可能出现多次)。 代码实现(参考引用[4]): ```python def prime_factors(n): factors = [] i = 2 while i * i <= n: # 只需检查到sqrt(n) if n % i == 0: factors.append(i) n //= i else: i += 1 if n > 1: factors.append(n) return factors ``` 但用户明确要质数的算法,因此我们主要展示前两种。 注意:在埃拉托斯特尼筛法中,我们生成的是小于n的所有质数(即从2到n-1)。如果用户需要包括n(当n为质数时),可以调整返回的范围(例如n+1)。 现在,我们根据上述内容进行回答。 </think> ### Python实现质数的算法详解 质数素数)是大于1且只能被1和自身整除的自然数。以下是三种高效实用的Python实现方法: #### 1. 试除法(判断单个质数) **原理**:遍历2到$\sqrt{n}$之间的整数,检查是否能整除$n$ ```python import math def is_prime(n): if n < 2: return False for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True ``` **时间复杂度**:$O(\sqrt{n})$ **特点**:内存占用小,适合单次判断 #### 2. 埃拉托斯特尼筛法(生成质数列表) **原理**:通过筛除倍数标记非质数,空间换时间[^3] ```python def get_primes(n): is_prime = [True] * (n + 1) is_prime[0] = is_prime[1] = False for i in range(2, int(n**0.5) + 1): if is_prime[i]: for j in range(i * i, n + 1, i): is_prime[j] = False return [i for i in range(2, n + 1) if is_prime[i]] ``` **时间复杂度**:$O(n \log \log n)$ **空间复杂度**:$O(n)$ **适用场景**:需要获取范围内的所有质数 #### 3. 优化筛法(欧拉筛) **原理**:线性筛法避免重复标记,效率更高 ```python def euler_sieve(n): primes = [] is_prime = [True] * (n + 1) for i in range(2, n + 1): if is_prime[i]: primes.append(i) for p in primes: if i * p > n: break is_prime[i * p] = False if i % p == 0: break return primes ``` **时间复杂度**:$O(n)$ **特点**:速度最快但实现稍复杂 --- ### 算法选择建议 - **单次判断**:试除法(`is_prime()`) - **批量获取($n \leq 10^6$)**:埃氏筛(`get_primes()`) - **超大范围($n \geq 10^7$)**:欧拉筛(`euler_sieve()`) > 例如100以内质数:埃氏筛约需$100ms$,而双重循环需$>10s$[^2] ---
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