Question

我想在range(old_number + 1 , 2*old_number)内找到最大的质数

到目前为止，这是我的代码：

def get_nearest_prime(self, old_number):
    for num in range(old_number + 1, 2 * old_number) :
        for i in range(2,num):
            if num % i == 0:

                break

    return num

当我打电话给get_nearest_prime(13)时正确的输出应该是23，而我的结果是25。有人可以帮助我解决这个问题吗？帮助将不胜感激！

Answer 1

您可以进行很多更改，但是您应该进行哪些更改取决于您要完成的工作。就目前的代码而言，最大的问题是您正在使用break成功识别素数，然后对该信息不做任何事情。这是一个最小的更改，可以做大致相同的事情。

def get_nearest_prime(old_number):
    largest_prime = 0
    for num in range(old_number + 1, 2 * old_number) :
        for i in range(2,num):
            if num % i == 0:
                break
        else:
            largest_prime = num
    return largest_prime

我们正在使用largest_prime局部变量来跟踪找到的所有素数（因为您以递增顺序遍历它们）。每当您“正常”退出内部else循环（即不点击for子句）时，都会触发break子句。换句话说，只要您找到素数。

这是一个更快的解决方案。

import numpy as np

def seive(n):
    mask = np.ones(n+1)
    mask[:2] = 0
    for i in range(2, int(n**.5)+1):
        if not mask[i]:
            continue
        mask[i*i::i] = 0
    return np.argwhere(mask)

def get_nearest_prime(old_number):
    try:
        n = np.max(seive(2*old_number-1))
        if n < old_number+1:
            return None
        return n
    except ValueError:
        return None

它的作用大致相同，但是它使用一种称为“ Eratosthenes筛”的算法来加快素数的查找速度（与您正在使用的“ trial division”相反）。它不是世界上最快的筛子，但是无需太多调整就可以理解。

在任何一种情况下，如果要多次调用此函数，您可能希望跟踪已找到的所有素数，因为计算它们很昂贵。在Python中，缓存既轻松又灵活，如果您确实需要提高速度，可以通过多种方法来实现。

请注意，我不同意您指定的范围始终包含质数。很好，如果可以的话，您可以使用更短的代码。类似于以下内容。

def get_nearest_prime(old_number):
    return np.max(seive(2*old_number-1))

我并不完全同意您选择的名称，因为该间隔中最大的素数通常不是最接近old_number的素数，但是无论如何，我认为这就是您要寻找的。 / p>

Answer 2

您可以使用子列表来检查数字是否为质数，如果all(i % n for n in range(2, i))表示该数字为prime，这是由于从模取的所有值均为True而不是0 。您可以从那里append的值到一个名为primes的列表中，然后取该列表的max。

列表理解：

num = 13
l = [*range(num, (2*num)+1)]
print(max([i for i in l if all([i % n for n in range(2,i)])]))

展开：

num = 13
l = [*range(num, (2*num)+1)]

primes = []
for i in l:
     if all([i % n for n in range(2, i)]):
        primes.append(i)

print(max(primes))

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2 个答案: