我正在从此处修改一个不确定的Eratosthenes筛子,因此与目前仅检查所有赔率的形式相比,它使用车轮分解来跳过更多合成。
我已经弄清楚了如何产生步骤以达到车轮上所有的间隙。从那里我可以算出我可以用+2代替这些滚轮,但这会导致筛子漏掉素数。这是代码:
from itertools import count, cycle
def dvprm(end):
"finds primes by trial division. returns a list"
primes=[2]
for i in range(3, end+1, 2):
if all(map(lambda x:i%x, primes)):
primes.append(i)
return primes
def prod(seq, factor=1):
"sequence -> product"
for i in seq:factor*=i
return factor
def wheelGaps(primes):
"""returns list of steps to each wheel gap
that start from the last value in primes"""
strtPt= primes.pop(-1)#where the wheel starts
whlCirm= prod(primes)# wheel's circumference
#spokes are every number that are divisible by primes (composites)
gaps=[]#locate where the non-spokes are (gaps)
for i in xrange(strtPt, strtPt+whlCirm+1, 2):
if not all(map(lambda x:i%x,primes)):continue#spoke
else: gaps.append(i)#non-spoke
#find the steps needed to jump to each gap (beginning from the start of the wheel)
steps=[]#last step returns to start of wheel
for i,j in enumerate(gaps):
if i==0:continue
steps.append(j - gaps[i-1])
return steps
def wheel_setup(num):
"builds initial data for sieve"
initPrms=dvprm(num)#initial primes from the "roughing" pump
gaps = wheelGaps(initPrms[:])#get the gaps
c= initPrms.pop(-1)#prime that starts the wheel
return initPrms, gaps, c
def wheel_psieve(lvl=0, initData=None):
'''postponed prime generator with wheels
Refs: http://stackoverflow.com/a/10733621
http://stackoverflow.com/a/19391111'''
whlSize=11#wheel size, 1 higher prime than
# 5 gives 2- 3 wheel 11 gives 2- 7 wheel
# 7 gives 2- 5 wheel 13 gives 2-11 wheel
#set to 0 for no wheel
if lvl:#no need to rebuild the gaps, just pass them down the levels
initPrms, gaps, c = initData
else:#but if its the top level then build the gaps
if whlSize>4:
initPrms, gaps, c = wheel_setup(whlSize)
else:
initPrms, gaps, c= dvprm(7), [2], 9
#toss out the initial primes
for p in initPrms:
yield p
cgaps=cycle(gaps)
compost = {}#found composites to skip
ps=wheel_psieve(lvl+1, (initPrms, gaps, c))
p=next(ps)#advance lower level to appropriate square
while p*p < c:
p=next(ps)
psq=p*p
while True:
step1 = next(cgaps)#step to next value
step2=compost.pop(c, 0)#step to next multiple
if not step2:
#see references for details
if c < psq:
yield c
c += step1
continue
else:
step2=2*p
p=next(ps)
psq=p*p
d = c + step2
while d in compost:
d+= step2
compost[d]= step2
c += step1
我正在用它来检查它:
def test(num=100):
found=[]
for i,p in enumerate(wheel_psieve(), 1):
if i>num:break
found.append(p)
print sum(found)
return found
当我将车轮尺寸设置为0时,对于前一百个质数,我得到正确的总和24133,但是当我使用任何其他车轮尺寸时,我最终会丢失质数,错误的总和和合成。即使是2-3轮(使用2和4的交替步骤)也会使筛子漏注。我究竟做错了什么?
赔率(即2互质数)是通过 “滚轮” 产生的[2]
,即通过从初始值3(类似于5、7、9 …)开始重复添加2,
n=3; n+=2; n+=2; n+=2; ... # wheel = [2]
3 5 7 9
通过重复相加2,然后4,再重复2,然后4等生成2-3-coprimes:
n=5; n+=2; n+=4; n+=2; n+=4; ... # wheel = [2,4]
5 7 11 13 17
在这里,我们确实需要知道从哪里开始添加与2或4之间的差异,具体取决于初始值。对于5、11、17
…,它是2(即车轮的第0个元素);对于7、13、19,…,它是4(即第一元素)。
我们怎么知道从哪里开始?滚轮优化的意义在于,我们仅处理此序列互质数(在此示例中为2-3-coprimes)。因此,在获得递归生成的质数的代码部分中,我们还将维护滚轮流,并对其进行推进,直到看到其中的下一个质数为止。滚动顺序将需要产生
两个 结果-
数值和车轮位置。因此,当我们看到质数时,我们也获得了相应的车轮位置,并且可以从车轮上的该位置开始生成其倍数。p
当然,我们将所有内容相乘,从开始p*p
:
for (i, p) # the (wheel position, summated value)
in enumerated roll of the wheel:
when p is the next prime:
multiples of p are m = p*p; # map (p*) (roll wheel-at-i from p)
m += p*wheel[i];
m += p*wheel[i+1]; ...
因此,字典中的每个条目都必须保持其当前值,其基本质数和其当前的车轮位置(在需要时,将其环绕度调整为0)。
为了产生结果质数,我们滚动另一个互质数序列,并仅保留字典中未包含的那些元素,就像参考代码中那样。
更新:
在codereview上进行了几次迭代(非常感谢那里的贡献者!)我已经到达此代码,并尽可能使用itertools来提高速度:
from itertools import accumulate, chain, cycle, count
def wsieve(): # wheel-sieve, by Will Ness. ideone.com/mqO25A
wh11 = [ 2,4,2,4,6,2,6,4,2,4,6, 6,2,6,4,2,6,4,6,8,4,2, 4,
2,4,8,6,4,6,2,4,6,2,6, 6,4,2,4,6,2,6,4,2,4,2, 10,2,10]
cs = accumulate(chain([11], cycle(wh11))) # roll the wheel from 11
yield(next(cs)) # cf. ideone.com/WFv4f,
ps = wsieve() # codereview.stackexchange.com/q/92365/9064
p = next(ps) # 11
psq = p**2 # 121
D = dict(zip(accumulate(chain([0], wh11)), count(0))) # wheel roll lookup dict
mults = {}
for c in cs: # candidates, coprime with 210, from 11
if c in mults:
wheel = mults.pop(c)
elif c < psq:
yield c
continue
else: # c==psq: map (p*) (roll wh from p) = roll (wh*p) from (p*p)
i = D[(p-11) % 210] # look up wheel roll starting point
wheel = accumulate( chain( [psq],
cycle( [p*d for d in wh11[i:] + wh11[:i]])))
next(wheel)
p = next(ps)
psq = p**2
for m in wheel: # pop, save in m, and advance
if m not in mults:
break
mults[m] = wheel # mults[143] = wheel@187
def primes():
yield from (2, 3, 5, 7)
yield from wsieve()
与上面的描述不同,此代码直接计算每个质数从何处开始滚动轮子,以生成其倍数
我正在从这里修改埃拉托斯特尼的无限筛子,因此它使用车轮分解来跳过比当前仅检查所有赔率的形式更多的复合材料。 我已经想出了如何生成到达轮子上所有间隙的步骤。从那里,我想我可以用2来代替这些轮子步骤,但这会导致筛子跳过质数。代码如下: 我正在用它来检查它: 当我将轮子大小设置为0时,我得到了前100个素数的正确总和24133,但当我使用任何其他轮子大小时,我最终会得到缺失的素数、错误的总和和合成。即使
我正在实现一个相当快的质数生成器,我得到了一些不错的结果,在埃拉托斯特尼的筛子上进行了一些优化。特别是,在算法的初步部分,我以这种方式跳过2和3的所有倍数: 这里是一个根据埃拉托色尼筛的布尔数组。我认为这是一种只考虑质数2和3的轮式因式分解,按照模式2、4、2、4递增。. 我想做的是实现一个更大的轮子,也许考虑素数2,3和5。 我已经阅读了很多关于它的文档,但我没有看到任何使用埃拉托斯特尼筛子的实
WeX5用的都是标准技术,连基本框架也只用主流。开发者会发现WeX5用的所有基本技术和框架,都是业界的标准和主流: 一、UI技术:WeX5的UI技术和标准是html+js+css,框架是jquery、require js和bootstrap,都是主流的不能再主流,标准得不能在标准的东西了。 二、本机apiframe work:WeX5采用了codova/phonegap,也是最主流的了,MS的vi
WeX5用的都是标准技术,连基本框架也只用主流。开发者会发现WeX5用的所有基本技术和框架,都是业界的标准和主流: 一、UI技术:WeX5的UI技术和标准是html+js+css,框架是jquery、require js和bootstrap,都是主流的不能再主流,标准得不能在标准的东西了。 二、本机apiframe work:WeX5采用了codova/phonegap,也是最主流的了,MS的vi
我意识到一个与此相关的问题已经被问到不能安装numpy从车轮格式,但那里提出的解决方案对我不起作用。我也在那条线上问过(通过回答!)但我没有收到任何回复,所以下面是: 我一直在尝试安装matplotlib,但我首先需要安装numpy。我下载了Numpy-1.8.2+mkl-cp26-none-win_amd64.whl文件,然后尝试使用PIP安装它。我不断得到的错误信息是: “numpy-1.8.
好日子, 我想知道kafka队列是否可以保存数据几秒钟并释放数据。 我收到一条来自Kafka主题的消息,解析完数据后,我将其保存在内存中一段时间(10秒)(这会随着唯一消息的出现而增加),每条消息都有自己的计时器),我希望Kafka告诉我该消息已过期(10秒),以便我可以继续执行其他任务。 但由于Flink/Kafka是事件驱动的,我希望Kafka有某种圆形计时轮,可以在10秒后向消费者复制信息的