Я сравнил эффективность самых популярных предложений, чтобы определить, является ли число простым. Я использовал python 3.6 на ubuntu 17.10; Я тестировал числа до 100000 (вы можете протестировать с большими числами, используя мой код ниже).
Этот первый график сравнивает функции (которые объясняются ниже в моем ответе), показывая, что последние функции не растут так быстро, как первая, при увеличении чисел.
А на втором графике мы видим, что в случае простых чисел время неуклонно растет, но непростые числа не растут во времени так быстро (потому что большинство из них можно исключить на раннем этапе).
Вот функции, которые я использовал:
этот ответ и этот ответ предложил конструкцию с использованием all():
def is_prime_1(n):
return n > 1 and all(n % i for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1))
В этом ответе использовался какой-то цикл while:
def is_prime_2(n):
if n <= 1:
return False
if n == 2:
return True
if n == 3:
return True
if n % 2 == 0:
return False
if n % 3 == 0:
return False
i = 5
w = 2
while i * i <= n:
if n % i == 0:
return False
i += w
w = 6 - w
return True
Этот ответ включает версию с for циклом:
def is_prime_3(n):
if n <= 1:
return False
if n % 2 == 0 and n > 2:
return False
for i in range(3, int(math.sqrt(n)) + 1, 2):
if n % i == 0:
return False
return True
И я смешал несколько идей из других ответов в новый:
def is_prime_4(n):
if n <= 1: # negative numbers, 0 or 1
return False
if n <= 3: # 2 and 3
return True
if n % 2 == 0 or n % 3 == 0:
return False
for i in range(5, int(math.sqrt(n)) + 1, 2):
if n % i == 0:
return False
return True
Вот мой сценарий для сравнения вариантов:
import math
import pandas as pd
import seaborn as sns
import time
from matplotlib import pyplot as plt
def is_prime_1(n):
...
def is_prime_2(n):
...
def is_prime_3(n):
...
def is_prime_4(n):
...
default_func_list = (is_prime_1, is_prime_2, is_prime_3, is_prime_4)
def assert_equal_results(func_list=default_func_list, n):
for i in range(-2, n):
r_list = [f(i) for f in func_list]
if not all(r == r_list[0] for r in r_list):
print(i, r_list)
raise ValueError
print('all functions return the same results for integers up to {}'.format(n))
def compare_functions(func_list=default_func_list, n):
result_list = []
n_measurements = 3
for f in func_list:
for i in range(1, n + 1):
ret_list = []
t_sum = 0
for _ in range(n_measurements):
t_start = time.perf_counter()
is_prime = f(i)
t_end = time.perf_counter()
ret_list.append(is_prime)
t_sum += (t_end - t_start)
is_prime = ret_list[0]
assert all(ret == is_prime for ret in ret_list)
result_list.append((f.__name__, i, is_prime, t_sum / n_measurements))
df = pd.DataFrame(
data=result_list,
columns=['f', 'number', 'is_prime', 't_seconds'])
df['t_micro_seconds'] = df['t_seconds'].map(lambda x: round(x * 10**6, 2))
print('df.shape:', df.shape)
print()
print('', '-' * 41)
print('| {:11s} | {:11s} | {:11s} |'.format(
'is_prime', 'count', 'percent'))
df_sub1 = df[df['f'] == 'is_prime_1']
print('| {:11s} | {:11,d} | {:9.1f} % |'.format(
'all', df_sub1.shape[0], 100))
for (is_prime, count) in df_sub1['is_prime'].value_counts().iteritems():
print('| {:11s} | {:11,d} | {:9.1f} % |'.format(
str(is_prime), count, count * 100 / df_sub1.shape[0]))
print('', '-' * 41)
print()
print('', '-' * 69)
print('| {:11s} | {:11s} | {:11s} | {:11s} | {:11s} |'.format(
'f', 'is_prime', 't min (us)', 't mean (us)', 't max (us)'))
for f, df_sub1 in df.groupby(['f', ]):
col = df_sub1['t_micro_seconds']
print('|{0}|{0}|{0}|{0}|{0}|'.format('-' * 13))
print('| {:11s} | {:11s} | {:11.2f} | {:11.2f} | {:11.2f} |'.format(
f, 'all', col.min(), col.mean(), col.max()))
for is_prime, df_sub2 in df_sub1.groupby(['is_prime', ]):
col = df_sub2['t_micro_seconds']
print('| {:11s} | {:11s} | {:11.2f} | {:11.2f} | {:11.2f} |'.format(
f, str(is_prime), col.min(), col.mean(), col.max()))
print('', '-' * 69)
return df
Запустив функцию compare_functions(n=10**5) (числа до 100.000), я получаю следующий результат:
df.shape: (400000, 5)
-----------------------------------------
| is_prime | count | percent |
| all | 100,000 | 100.0 % |
| False | 90,408 | 90.4 % |
| True | 9,592 | 9.6 % |
-----------------------------------------
---------------------------------------------------------------------
| f | is_prime | t min (us) | t mean (us) | t max (us) |
|-------------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| is_prime_1 | all | 0.57 | 2.50 | 154.35 |
| is_prime_1 | False | 0.57 | 1.52 | 154.35 |
| is_prime_1 | True | 0.89 | 11.66 | 55.54 |
|-------------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| is_prime_2 | all | 0.24 | 1.14 | 304.82 |
| is_prime_2 | False | 0.24 | 0.56 | 304.82 |
| is_prime_2 | True | 0.25 | 6.67 | 48.49 |
|-------------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| is_prime_3 | all | 0.20 | 0.95 | 50.99 |
| is_prime_3 | False | 0.20 | 0.60 | 40.62 |
| is_prime_3 | True | 0.58 | 4.22 | 50.99 |
|-------------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| is_prime_4 | all | 0.20 | 0.89 | 20.09 |
| is_prime_4 | False | 0.21 | 0.53 | 14.63 |
| is_prime_4 | True | 0.20 | 4.27 | 20.09 |
---------------------------------------------------------------------
Затем, запустив функцию compare_functions(n=10**6) (числа до 1.000.000), я получаю следующий результат:
df.shape: (4000000, 5)
-----------------------------------------
| is_prime | count | percent |
| all | 1,000,000 | 100.0 % |
| False | 921,502 | 92.2 % |
| True | 78,498 | 7.8 % |
-----------------------------------------
---------------------------------------------------------------------
| f | is_prime | t min (us) | t mean (us) | t max (us) |
|-------------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| is_prime_1 | all | 0.51 | 5.39 | 1414.87 |
| is_prime_1 | False | 0.51 | 2.19 | 413.42 |
| is_prime_1 | True | 0.87 | 42.98 | 1414.87 |
|-------------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| is_prime_2 | all | 0.24 | 2.65 | 612.69 |
| is_prime_2 | False | 0.24 | 0.89 | 322.81 |
| is_prime_2 | True | 0.24 | 23.27 | 612.69 |
|-------------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| is_prime_3 | all | 0.20 | 1.93 | 67.40 |
| is_prime_3 | False | 0.20 | 0.82 | 61.39 |
| is_prime_3 | True | 0.59 | 14.97 | 67.40 |
|-------------|-------------|-------------|-------------|-------------|
| is_prime_4 | all | 0.18 | 1.88 | 332.13 |
| is_prime_4 | False | 0.20 | 0.74 | 311.94 |
| is_prime_4 | True | 0.18 | 15.23 | 332.13 |
---------------------------------------------------------------------
Я использовал следующий сценарий для построения результатов:
def plot_1(func_list=default_func_list, n):
df_orig = compare_functions(func_list=func_list, n=n)
df_filtered = df_orig[df_orig['t_micro_seconds'] <= 20]
sns.lmplot(
data=df_filtered, x='number', y='t_micro_seconds',
col='f',
# row='is_prime',
markers='.',
ci=None)
plt.ticklabel_format(style='sci', axis='x', scilimits=(3, 3))
plt.show()
person
Ralf
schedule
23.11.2018
