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我正在尝试为欧拉项目解决方案构建一个筛子。我需要高达大约 100M 的素数,最好可以选择更高的值。
我的这个实现工作正常,但非常慢:
class Primes:
__size = None
__sieve = []
__primes = []
def __init__(self, size):
self.__size = size
self.__sieve = [True] * size
for x in range(2, size):
if self.__sieve[x]:
self.foundPrime(x);
def foundPrime(self, x):
self.__primes.append(x)
for duplicate in range(2 * x, self.__size, x):
self.__sieve[duplicate] = False
对于大小为 100M 的筛子,在我相当高端的计算机上,此初始化大约需要 70 秒。有谁知道为什么?因为在 Java 和 C# 中,这花了我大约 1 秒...
所以,这篇文章与其他文章不同的是,我不想知道如何实现算法,我想了解为什么它在 Python 中这么慢。
一些打印给我的信息是,大约 50% 的时间花在寻找前 100K 个素数上。
最佳答案
在各种基准测试中,无论其值(value)如何,Python 的速度与 Java 的速度相同,甚至慢 50 倍,具体取决于问题。这主要是由于 Python 被解释,Java 被编译(即使不是 native )。 Ruby 的得分与 Python 相似。
语言设计也给 Java 和 C# 带来了一些优势。
除了更高效的 Python 方法之外,还有两种加快速度的好方法:使用 pypy,它本质上是对 Python 进行字节编译,类似于 Java,或者用更快的语言(例如 C)编写关键部分,然后从 Python 调用这些例程,如果您擅长快速语言,那么这项任务实际上非常简单。
关于java - 为什么与 Java 或 C# 中的相同算法相比,Python 中的素数筛如此慢?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51134686/
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