PYTHON求完美数最快算法(梅森)

使用Python的梅森算法高效寻找完美数,结合datetime模块计时,运行时间可能在30秒到1分钟,结果显示完美数的位数。

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 Python实现寻找完美数,由于Python底层运算直接用C或C+++实现所以比Java运算快一些(其实是最快的算法)啊ヾ(≧▽≦*)oヾ(≧▽≦*)o

梅森运算法:当p为素数且梅森数2^p-1为素数时2^(p-1)*(2^p-1)为完全数

附带计时⏲模块(datetime)会打印运行时间,完美数的位数

运行时间较长,30秒到1分钟不等,不是没有结果哦!最后会打印运行时间。

结果非常长第20个2663位数,别被吓到了!

想要求得更大的完美数,改动for i in range(2, 5000)中range的第二个参数

参考源码:

# Python实现,由于Python底层运算直接用C或C+++实现所以比Java运算快一些
import datetime
def isPrime(N):
    if N < 4: return N > 1
    if ((N & 1) == 0): return False
    i = 3
    while i * i <= N :
        if (N % i) == 0 : return False
        i += 2
    return True
def primality(N, M):
    if N == 2 : return True
    s = 4
    for i in range(0, N - 2) :
        s = (s * s - 2) % M
    return s == 0
def findPerfectNumber() :
    count
<think>嗯,用户想了解梅森旋转算法如何生成伪随机,以及它的原理和实现。首先,我需要回忆梅森旋转算法的基本结构。记得它基于线性反馈移位寄存器(LFSR),但具体是怎么操作的? 梅森旋转算法的核心是使用一个大的状态组,并通过某种递归关系来更新状态。比如MT19937,它的周期是2^19937-1,这个名字也来源于梅森。那状态组的大小应该是624个32位整,对吗?每个周期处理这624个状态,然后生成新的状态。 接下来,生成随机的过程。当状态组被初始化后,每次生成一个随机的时候,会从当前的状态中提取,并经过一些处理,比如位移和掩码操作。可能涉及到“扭转”(twist)过程,当所有状态都被使用后,需要重新生成新的状态组,这就是所谓的扭转步骤。 那具体怎么实现的呢?初始化的时候,需要种子,然后根据种子填充状态组。种子可以是单个整,或者组。填充方法可能使用一个递推公式,比如用前一个状态的值经过一些运算得到下一个值。比如,可能用异或、乘法和其他位操作。 然后是状态更新。每次生成一定量的随机后(比如624次),需要执行扭转操作。这个步骤可能涉及到将状态组中的元素进行某种线性变换,可能包括左移、右移、与掩码异或等操作。比如,每个元素可能会被分解成高位和低位,然后低位经过变换后与高位结合,生成新的状态值。 在生成随机的时候,每个状态元素会被进一步处理,比如通过右移、左移,与不同的掩码异或,最后可能还有一个乘法或加法步骤,以提高分布的均匀性。比如,MT19937的tempering步骤,包括位移和掩码操作,将状态中的值打乱,生成最终的随机。 用户可能需要具体的代码示例。这时候,我需要回忆Python中可能的实现方式。比如,状态组的初始化,扭转函的实现,以及如何从状态中提取随机。要注意位操作的正确性,尤其是32位截断,可能需要使用掩码0xFFFFFFFF来保持值在32位范围内。 另外,需要考虑梅森旋转算法的优缺点。比如,长周期和高维均匀分布,但状态空间较大,初始化较慢,不适合短随机。还有,像种子必须正确初始化,否则可能影响随机性。 可能用户的问题还包括如何优化,或者与其他算法比较,但当前问题主要集中在原理和实现上。需要确保解释清晰,分步骤说明初始化、状态更新、随机生成的各个阶段,并给出代码示例。同时,引用提供的参考资料中的内容,比如MT19937的参和优点,来支持回答的正确性。 现在需要检查是否有错误的地方。比如,状态组的大小是否正确,扭转的触发条件是否是索引到达组末尾,以及tempering步骤的具体操作是否准确。此外,代码中的位操作是否正确处理了32位整,避免溢出或错误计算。确保示例代码能够正确演示梅森旋转的关键步骤,即使可能简化了某些部分,但核心逻辑正确。</think>梅森旋转算法(Mersenne Twister)是一种基于线性反馈移位寄存器的伪随机生成算法,其核心原理是通过二进制矩阵的线性递归操作生成均匀分布的值序列。以下是其原理和实现的分步说明: --- ### **一、算法核心原理** 1. **状态组结构** 算法维护一个长度为$n$的状态组(MT19937中$n=624$),每个元素为32位整,通过递归公式更新状态: $$x_{k+n} = x_{k+m} \oplus \left( (x_k^{\text{u}} \mid x_{k+1}^{\text{l}} ) \cdot A \right)$$ 其中$A$是常矩阵,$\oplus$表示异或,$x^{\text{u}}$和$x^{\text{l}}$分别表示高低位截断[^3]。 2. **扭转(Twist)操作** 当状态组遍历完毕后,通过非线性变换生成新状态,确保周期达到$2^{19937}-1$。变换包括位掩码、位移和矩阵乘法。 3. **输出处理(Tempering)** 从状态中提取值后,需经过以下步骤增强分布均匀性: $$y = x \oplus ((x >> u) \& d)$$ $$y = y \oplus ((y << s) \& b)$$ $$y = y \oplus ((y << t) \& c)$$ $$y = y \oplus (y >> l)$$ 其中$u,s,t,l,d,b,c$为预设常[^1]。 --- ### **二、Python实现示例** ```python class MersenneTwister: def __init__(self, seed): self.index = 624 self.MT = [0] * 624 self.MT[0] = seed for i in range(1, 624): self.MT[i] = 0xFFFFFFFF & (1812433253 * (self.MT[i-1] ^ (self.MT[i-1] >> 30)) + i) def extract_number(self): if self.index >= 624: self.twist() y = self.MT[self.index] y ^= (y >> 11) y ^= (y << 7) & 0x9D2C5680 y ^= (y << 15) & 0xEFC60000 y ^= (y >> 18) self.index += 1 return 0xFFFFFFFF & y def twist(self): for i in range(624): x = (self.MT[i] & 0x80000000) + (self.MT[(i+1)%624] & 0x7FFFFFFF) self.MT[i] = self.MT[(i+397)%624] ^ (x >> 1) if x % 2 != 0: self.MT[i] ^= 0x9908B0DF self.index = 0 ``` #### **代码说明** - **初始化**:通过种子生成初始状态组,使用递推公式确保多样性。 - **扭转函**:通过位移和异或操作更新全部624个状态值。 - **输出处理**:通过四次位移和掩码操作优化值分布。 --- ### **三、算法特性** | 特性 | 说明 | |--------------------|----------------------------------------------------------------------| | 周期长度 | $2^{19937}-1$,适用于长期连续随机[^2] | | 高维均匀分布 | 在623维空间内均匀分布,适用于蒙特卡洛模拟 | | 局限性 | 状态空间较大(2.5KB),初始化速度慢于线性同余法 | --- ### **四、对比其他算法** - **线性同余法**:周期短(通常$2^{32}$),易预测,但实现简单。 - **Xorshift**:轻量快速,但周期和分布质量低于梅森旋转。 ---
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