Улучшение чистого первичного сита Python по формуле повторения
Я пытаюсь оптимизировать дальнейшее решение чемпиона в потоке с простым номером, выбирая сложную формулу для длины подписок. len() той же подпоследовательности слишком медленна, поскольку len стоит дорого, а генерация подпоследовательности является дорогостоящей. Это немного ускоряет выполнение функции, но я еще не смог отнять разделение, хотя я делаю деление только внутри оператора условия. Конечно, я мог бы попытаться упростить вычисление длины, выбирая оптимизацию стартовой маркировки для n вместо n * n...
Я заменил деление/на целочисленное деление//для совместимости с Python 3 или
from __future__ import division
Также мне было бы интересно, может ли эта формула повторения помочь ускорить решение numpy, но у меня нет опыта использования numpy.
Если вы включите psyco для кода, история станет совершенно другой, однако код ситца Аткинса станет быстрее, чем этот специальный метод нарезки.
import cProfile
def rwh_primes1(n):
# http://stackoverflow.com/info/2068372/fastest-way-to-list-all-primes-below-n-in-python/3035188#3035188
""" Returns a list of primes < n """
sieve = [True] * (n//2)
for i in xrange(3,int(n**0.5)+1,2):
if sieve[i//2]:
sieve[i*i//2::i] = [False] * ((n-i*i-1)//(2*i)+1)
return [2] + [2*i+1 for i in xrange(1,n/2) if sieve[i]]
def primes(n):
# http://stackoverflow.com/info/2068372/fastest-way-to-list-all-primes-below-n-in-python/3035188#3035188
# recurrence formula for length by amount1 and amount2 Tony Veijalainen 2010
""" Returns a list of primes < n """
sieve = [True] * (n//2)
amount1 = n-10
amount2 = 6
for i in xrange(3,int(n**0.5)+1,2):
if sieve[i//2]:
## can you make recurrence formula for whole reciprocal?
sieve[i*i//2::i] = [False] * (amount1//amount2+1)
amount1-=4*i+4
amount2+=4
return [2] + [2*i+1 for i in xrange(1,n//2) if sieve[i]]
numprimes=1000000
print('Profiling')
cProfile.Profile.bias = 4e-6
for test in (rwh_primes1, primes):
cProfile.run("test(numprimes)")
Профилирование (не так много разницы между версиями)
3 function calls in 0.191 CPU seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.006 0.006 0.191 0.191 <string>:1(<module>)
1 0.185 0.185 0.185 0.185 myprimes.py:3(rwh_primes1)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
3 function calls in 0.192 CPU seconds
Ordered by: standard name
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.006 0.006 0.192 0.192 <string>:1(<module>)
1 0.186 0.186 0.186 0.186 myprimes.py:12(primes)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
Интересно, увеличив лимит до 10 ** 8 и включив декодер времени в функции, удаляющие профилирование:
rwh_primes1 took 23.670 s
primes took 22.792 s
primesieve took 10.850 s
Интересно, если вы не создадите список простых чисел, но вернете сито, время около половины от версии списка номеров.
Ответы
Ответ 1
Вы можете сделать оптимизацию колес. Умножения 2 и 3 не являются простыми, поэтому не храните их вообще. Затем вы можете начать с 5 и пропускать кратные 2 и 3 с шагом в 1,2,2,2,2,4 и т.д.
Ниже приведен код С++. Надеюсь, это поможет.
void sieve23()
{
int lim=sqrt(MAX);
for(int i=5,bit1=0;i<=lim;i+=(bit1?4:2),bit1^=1)
{
if(!isComp[i/3])
{
for(int j=i,bit2=1;;)
{
j+=(bit2?4*i:2*i);
bit2=!bit2;
if(j>=MAX)break;
isComp[j/3]=1;
}
}
}
}
Ответ 2
Если вы решите, что собираетесь на С++ улучшить скорость, я портировал сито Python на С++. Полное обсуждение можно найти здесь: Портирование оптимизированного сита эратосфенов с Python на С++.
В Intel Q6600, Ubuntu 10.10, скомпилированном с g++ -O3
и с N = 100000000, это занимает 415 мс.
#include <vector>
#include <boost/dynamic_bitset.hpp>
// http://vault.embedded.com/98/9802fe2.htm - integer square root
unsigned short isqrt(unsigned long a) {
unsigned long rem = 0;
unsigned long root = 0;
for (short i = 0; i < 16; i++) {
root <<= 1;
rem = ((rem << 2) + (a >> 30));
a <<= 2;
root++;
if (root <= rem) {
rem -= root;
root++;
} else root--;
}
return static_cast<unsigned short> (root >> 1);
}
// https://stackoverflow.com/info/2068372/fastest-way-to-list-all-primes-below-n-in-python/3035188#3035188
// /info/318514/porting-optimized-sieve-of-eratosthenes-from-python-to-c5293492
template <class T>
void primesbelow(T N, std::vector<T> &primes) {
T i, j, k, sievemax, sievemaxroot;
sievemax = N/3;
if ((N % 6) == 2) sievemax++;
sievemaxroot = isqrt(N)/3;
boost::dynamic_bitset<> sieve(sievemax);
sieve.set();
sieve[0] = 0;
for (i = 0; i <= sievemaxroot; i++) {
if (sieve[i]) {
k = (3*i + 1) | 1;
for (j = k*k/3; j < sievemax; j += 2*k) sieve[j] = 0;
for (j = (k*k+4*k-2*k*(i&1))/3; j < sievemax; j += 2*k) sieve[j] = 0;
}
}
primes.push_back(2);
primes.push_back(3);
for (i = 0; i < sievemax; i++) {
if (sieve[i]) primes.push_back((3*i+1)|1);
}
}