나는 파이썬을 배우려고 자바에서왔다. 나는 먼저 Sieve of Eratosthenes 알고리즘을 Java로 구현 한 다음 Python으로 구현했습니다. 내 Java 구현은 매우 빠르게 실행되며 약 25 초 만에 10 억 미만의 모든 소수를 찾을 수 있습니다. 내 Python 구현은 아마도 같은 일을하는 데 약 2 시간이 걸릴 것이다.파이썬리스트 대 자바 어레이 효율성
여기에 두 가지 구현을 모두 포함 시켰습니다. 제 질문은 다음과 같습니다 :
- 왜 파이썬 구현은 왜 그렇게 느립니다? (내가 뭔가 잘못하고있다는 것을 알고있다.)
- 파이썬이 자바처럼 빨리 이것을 할 수 있는가?
나는 파이썬 된 구현에 목록을 사용하여 주위의 속도 저하 센터를 가정하지만, 나는이 문제를 얻는 방법을 알고 파이썬에 너무 새로운입니다.
JAVA :
/**
* Creates a boolean array of a specified size with true values at prime indices and
* false values at composite indices.
*/
private static boolean[] sieve(int size){
boolean[] array = new boolean[size];
//Assume all numbers greater than 1 are prime//
for(int i = 2; i < array.length; i++){
array[i] = true;
}
//Execute Sieve of Eratosthenes algorithm//
for(int p = 2; p < size; p = nextPrimeInArray(array, p)){
for(int i = p + p; i < size; i += p){
array[i] = false; // i.e., mark as composite
}
}
return array;
}
/**
* Finds the next index in the array that is not marked composite
*/
public static int nextPrimeInArray(boolean[] array, int p){
do{
p++;
}while(p < array.length && !array[p]);
return p;
}
PYTHON :
def getPrimeList(limit):
"""returns a list of True/False values, where list[i] is True if i is prime and False otherwise"""
primes = []
# Initially assume all numbers in the list are prime
for i in range(limit):
primes.append(True)
# Set 0 and 1 to False
primes[0] = False
primes[1] = False
for p in range(2, limit):
for i in range(p + p, limit, p):
primes[i] = False
p = nextPrimeInList(primes, p)
return primes
def nextPrimeInList(list, p):
"""Helper method for getPrimeList that finds the next index in list not marked composite"""
p += 1
while p < len(list) and not list[p]:
p += 1
return p
PyPy에서 실행 시도하고 있는지 점점 더 빠름 –
이것은 꽤 복잡한 질문이며 설명하는 데 오랜 시간이 걸릴 것이지만 기본적으로 해석 된 언어 런타임과 컴파일 된 언어 런타임에 대해 읽고 컴파일이 더 빠른 이유를 확인하십시오. – Kon
파이썬 2입니까? 예를 들어, 'primes = [True] * limit'는 매우 빠를 것입니다. 여기서는 파이썬의 잘 알려진 관용구를 이용하지 않습니다. 이 질문은 Codereview에 속합니다 .SE IMO. –