我写这个来确定任何给定数的最大素数。它对于少于9位数字的数字效果很好,但是当数字位数超过9位时,它将以不确定的方式运行。我该如何优化呢?
def is_prime(x):
u = 1
i = 2
while i < x:
if x%i == 0:
u = 0
break
else:
i = i+1
return u
def detprime(x,y):
if x%y == 0:
if (is_prime(y)):
return 1
else:
return 0
else:
return 0
def functionFinal(x):
import math
factors = []
y = x//2
for i in range(1,y):
if detprime(x,i) == 1:
factors.append(i)
y = len(factors)
print(factors[y-1])
import time
start_time = time.process_time()
print("Enter a number")
num = int(input())
functionFinal(num)
print(time.process_time()-start_time)
答案 0 :(得分:3)
您可以通过具有更有效的功能来检查素数来改进代码。除此以外,您只需要存储列表factors
的最后一个元素。另外,您可以通过JIT编译功能并使用并行化来提高速度。在下面的代码中,我使用numba。
import math
import numba as nb
@nb.njit(cache=True)
def is_prime(n):
if n % 2 == 0 and n > 2:
return 0
for i in range(3, int(math.sqrt(n)) + 1, 2):
if n % i == 0:
return 0
return 1
@nb.njit(cache=True)
def detprime(x, y):
if x % y == 0:
if (is_prime(y)):
return 1
else:
return 0
else:
return 0
@nb.njit(parallel=True)
def functionFinal(x):
factors = [1]
y = x // 2
for i in nb.prange(1, y): # check in parallel
if detprime(x, i) == 1:
factors[-1] = i
return factors[-1]
那么
functionFinal(234675684)
具有性能比较,
您的代码:21.490s
Numba版本(无并行):0.919s
Numba版本(并行):0.580秒
HTH。