Die Schreibweise von Variablennamen ist klein_mit_unterstrich.
String stückelt man nicht mit str und + zusammen sondern benutzt Stringformatierung.
Die weißt was die Bedingung in `kontrolle` bedeutet? Würde man so nicht schreiben, weil man es nicht sofort versteht, besser:
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def kontrolle(p):
"""Kontrolle eines Wertes"""
if p % 3 == 0 or p % 5 == 0 or p % 7 == 0 or p % 13 == 0:
print(factors(p))`zusatz_aussiebung` enthält auch Schludrigkeiten. Die Parameter pmin und pmax werden nicht verwendet, sondern die globalen Variablen pMin und pMax. Ein Glück, dass die Funktion nicht benutzt wird. Daneben benutzt die Funktion noch weitere globale Variablen, die Funktion ist also unverständlich.
`mach_die_pList` benutzt `isprime` statt ein Sieb, was Du ja eigentlich implementieren wolltest. Das Argument `p` ist ziemlich rätselhaft.
Das was unter "Hauptparameter" steht, sind eigentlich Konstanten sollten KOMPLETT_GROSS geschrieben werden und am Anfang der Datei stehen.
Statt `Sieblaenge` mit einem Dummy-Wert zu belegen, damit die while-Schleife überhaupt loslaufen kann, macht man normalerweise eine while-True-Schleife und verläßt sie per break.
Hier kann man den Wert aber auch einfach ausrechnen:
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kE -= (kE - kA) // 2 % -4620
Sieblaenge = (kE - kA) // 2Warum rechnest Du XList und YList so kompliziert aus, wo Du doch numpy benutzt?
`ndarray.item` habe ich noch nie in Benutzung gesehen. Ist hier auch nicht nötig, gegenüber einem einfachen Index-Zugriff.
Alles in allem sind da viele Dinge drin, die den Code nur umständlicher aber nicht wirklich schneller machen.
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import re
import time
import numpy
from sympy import isprime
START_EXPONENT = 6007000000
END_EXPONENT = 6008000000
FAKTORS = 55 # in 2er Potenz
MAX_PRIME = 1000 # Wert zwischen 900 und 1100 ist gut
SIEVE_LENGTH = (2 ** FAKTORS // START_EXPONENT + 2) // 2
def get_odd_primes(size):
sieve = numpy.ones(size//2, dtype=bool)
sieve[0] = False
for i in range(3, int(size**0.5)+2, 2):
sieve[i*i//2::i] = False
result = numpy.nonzero(sieve)[0]
return result*2+1
def get_primes_range(odd_primes, start, stop):
if odd_primes[-1]**2 < stop:
raise RuntimeError("too few primes {} <-> {}".format(odd_primes[-1]**2, stop))
max_idx = numpy.searchsorted(odd_primes, stop**0.5)
primes = odd_primes[:max_idx]
n = (start + primes - 1) // primes
n += (n+1)&1
start_indices = primes * numpy.maximum(primes, n) - start
sieve = numpy.ones((stop-start)//2, dtype=bool)
for i, prime in zip(start_indices, primes):
sieve[i//2::prime] = False
return numpy.nonzero(sieve)[0]*2+1 + start
def get_factor_primes(exponent, odd_primes):
sieve = numpy.ones(SIEVE_LENGTH, dtype=bool)
for prime in odd_primes[:MAX_PRIME]:
i = numpy.nonzero((exponent * 2 * numpy.arange(prime) + 1) % prime == 0)[0][0]
sieve[i::prime] = False
return numpy.nonzero(sieve)[0] * (2 * exponent) + 1
def main():
odd_primes = get_odd_primes(int(END_EXPONENT**0.5) + 100) # brauche noch die nächst größere Primzahl
print("Sieblaenge: {}".format(SIEVE_LENGTH))
print("Wert von pMax = {}".format(odd_primes[MAX_PRIME]))
exponents = get_primes_range(odd_primes, START_EXPONENT, END_EXPONENT)
for exponent in exponents.tolist():
start_time = time.time()
factor_primes = get_factor_primes(exponent, odd_primes)
factors = []
for prime in factor_primes.tolist():
if pow(2, exponent, prime) == 1 and isprime(prime):
factors.append(prime)
end_time = time.time()
print("Habe für M{} {:.2f} Sekunden gebraucht. ({} Faktoren gefunden: {})".format(exponent, end_time - start_time, len(factors), factors))
if __name__ == '__main__':
main()