Как найти простое число программа

Алгоритм нахождения простых чисел

Оптимизация алгоритма нахождения простых чисел

2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31… $250.000…

Дело было давно, в университете, когда мы начали изучать язык программирования Pascal и домашним заданием стало создание алгоритма нахождения простых чисел.

Алгоритм был придуман и тутже реализован на изучаемом языке. Программа запрашивала у пользователя число N и искала все простые числа до N включительно. После первого успешного теста сразу же возникло непреодолимое желание ввести N = «много». Программа работала, но не так быстро как хотелось бы. Естественно, дело было в многочисленных проверках (порядка N*N/2), поэтому пришлось избавиться от лишних. В итоге получилось 5 похожих алгоритмов каждый из которых работал быстре предыдущего. Недавно захотелось их вспомнить и реализовать, но на этот раз на Python.

Итак, поехали. Первый алгоритм, ударивший в студенческую голову, продемонстрирован в Листинге 1.

# Листинг 1
# вводим N
n = input("n=")
# создаем пустой список для хранения простых чисел
lst = []
# в k будем хранить количество делителей
k = 0
# пробегаем все числа от 2 до N
for i in xrange(2, n+1):
    # пробегаем все числа от 2 до текущего
    for j in xrange(2, i):
        # ищем количество делителей
        if i % j == 0:
            k = k + 1
    # если делителей нет, добавляем число в список
    if k == 0:
        lst.append(i)
    else:
        k = 0
# выводим на экран список
print lst

Очень быстро понимаешь, что в подсчете делителей каждого числа нет никакой надобности и поэтому переменную k можно освободить от своих обязанностей. Действительно, если хотябы один делитель имеется, то число уже не простое. Смотрим Листинг 2.

# Листинг 2
n = input("n=")
lst = []
for i in xrange(2, n+1):
    for j in xrange(2, i):
        if i % j == 0:
            # если делитель найден, число не простое.
            break
    else:
        lst.append(i)
print lst

Конструкция break позволяет нам завершить выполнение внутреннего цикла и перейти к следующей итерации внешнего.
Далее возникает вопрос: «а зачем делить на 4, если на 2 число не делится?». Приходим к выводу, что искать делители нужно только среди простых чисел не превышающих делимое. Наш алгоритм превращается в… см. Листинг 3.

# Листинг 3
n = input("n=")
lst=[]
for i in xrange(2, n+1):
    # пробегаем по списку (lst) простых чисел
    for j in lst:
        if i % j == 0:
            break
    else:
        lst.append(i)
print lst

А потом вспоминаем теорию чисел и понимаем, что переберать надо только числа, не превосходящие корня из искомого. К примеру, если число M имеет делитель pi, то имеется делитель qi, такой, что pi * qi = M. То есть, чтобы найти пару, достаточно найти меньшее. Среди всех пар, предполагаемая пара с максимальным наименьшим — это пара с равными pi и qi, то есть pi * pi = M => pi = sqrt(M). Смотрим Листинг 4.

# Листинг 4 
from math import sqrt
n = input("n=")
lst=[]
for i in xrange(2, n+1):
    for j in lst:
        if j > int((sqrt(i)) + 1):
            lst.append(i)
            break
        if (i % j == 0):
            break
    else:
        lst.append(i)
print lst

Код из Листинга 4 при N=10000 выполняется примерно в 1000 раз быстрее, чем самый первый вариант. Есть еще один «ускоритель», проверять только те числа, которые заканчиваются на 1, 3, 7 или 9 (так как остальные очевидно делятся на 2 или 5). Наблюдаем Листинг 5.

# Листинг 5
from math import sqrt
n = input("n=")
lst=[]
for i in xrange(2, n+1):
    if (i > 10):
        if (i%2==0) or (i%10==5):
            continue
    for j in lst:
        if j > int((sqrt(i)) + 1):
            lst.append(i)
            break
        if (i % j == 0):
            break
    else:
        lst.append(i)
print lst

В следствии незначительного изменения Листинга 5 получаем небольшую прибавку в скорости:

# Листинг 6
from math import sqrt
n = input("n=")
lst=[2]
for i in xrange(3, n+1, 2):
    if (i > 10) and (i%10==5):
        continue
    for j in lst:
        if j > int((sqrt(i)) + 1):
            lst.append(i)
            break
        if (i % j == 0):
            break
    else:
        lst.append(i)
print lst

Итого: Программа из последнего листинга выполняется, примерно, в 1300 раз быстрее первоначального варианта.
Я не ставил перед собой задачи написать программу максимально быстро решающую данную задачу, это скорее демонстрация начинающим программистам того, что правильно составленный алгоритм играет далеко не последнюю роль в оптимизации Ваших программ.

P.S.
Благодаря замечаниям получаем Листинг 7:

# Листинг 7
n = input("n=")
lst=[2]
for i in xrange(3, n+1, 2):
	if (i > 10) and (i%10==5):
		continue
	for j in lst:
		if j*j-1 > i:
			lst.append(i)
			break
		if (i % j == 0):
			break
	else:
		lst.append(i)
print lst

при N=10000, поучаем время:
time 1 = 26.24
time 2 = 3.113
time 3 = 0.413
time 4 = 0.096
time 5 = 0.087
time 6 = 0.083
time 7 = 0.053

Решето Эратосфена:

# Листинг 8
n = input("n=")
a = range(n+1)
a[1] = 0
lst = []

i = 2
while i <= n:
    if a[i] != 0:
        lst.append(a[i])
        for j in xrange(i, n+1, i):
            a[j] = 0
    i += 1
print lst

Результаты при n = 1 000 000:
time 7 = 7.088
time 8 = 1.143

Given a positive integer N, The task is to write a Python program to check if the number is Prime or not in Python.

Examples: 

Input:  n = 11
Output: True


Input:  n = 1
Output: False

Explanation: A prime number is a natural number greater than 1 that has no positive divisors other than 1 and itself. The first few prime numbers are {2, 3, 5, 7, 11, ….}. 

Prime Number Program in Python 

The idea to solve this problem is to iterate through all the numbers starting from 2 to (N/2) using a for loop and for every number check if it divides N. If we find any number that divides, we return false. If we did not find any number between 2 and N/2 which divides N then it means that N is prime and we will return True.

11 is a prime number

Time complexity: O(n)
Auxiliary space: O(1)

Fastest Algorithm to Find Prime Numbers

Instead of checking till n, we can check till √n because a larger factor of n must be a multiple of a smaller factor that has been already checked. Now let’s see the code for the first optimization method ( i.e. checking till √n )

Time complexity: O(sqrt(n))
Auxiliary space: O(1)

Check Prime Numbers Using recursion

We can also find the number prime or not using recursion. We can use the exact logic shown in method 2 but in a recursive way.

Time complexity: O(sqrt(n))
Auxiliary space: O(sqrt(n))

Check the Prime Trial Division Method

Time complexity: O(sqrt(n))
Auxiliary space: O(sqrt(n))

RECOMMENDED ARTICLE – Analysis of Different Methods to find Prime Number in Python

Using a while loop to check divisibility:

Approach:

Initialize a variable i to 2.
While i squared is less than or equal to n, check if n is divisible by i.
If n is divisible by i, return False.
Otherwise, increment i by 1.
If the loop finishes without finding a divisor, return True.

Time Complexity: O(sqrt(n))
Auxiliary Space: O(1)

METHOD:USING MATH

APPROACH:

The code implements a basic approach to check if a number is prime or not, by traversing all the numbers from 2 to sqrt(n)+1 and checking if n is divisible by any of those numbers.

ALGORITHM:

1.Check if the given number n is less than or equal to 1, if yes, return False.
2.Traverse all numbers in the range of 2 to sqrt(n)+1.
3.Check if n is divisible by any of the numbers from 2 to sqrt(n)+1, if yes, return False.
4.If n is not divisible by any of the numbers from 2 to sqrt(n)+1, return True.
 

Time complexity: O(sqrt(n))
The time complexity of the code is O(sqrt(n)) because we traverse all numbers in the range of 2 to sqrt(n)+1 to check if n is divisible by any of them.

Auxiliary Space: O(1)
The space complexity of the code is O(1) because we are only using a constant amount of memory to store the input number n and the loop variables.

Method: Using sympy.isprime() method

In the sympy module, we can test whether a given number n is prime or not using sympy.isprime() function. For n < 2⁶⁴ the answer is definitive; larger n values have a small probability of actually being pseudoprimes.

N.B.: Negative numbers (e.g. -13) are not considered prime number.

Syntax: 

sympy.isprime()

Output

False
True
True

Time Complexity: O(sqrt(n)), where n is the input number.
Auxiliary Space: O(1)

Last Updated :
09 May, 2023

Like Article

Save Article

Простое число — это натуральное число, которое больше 1 и не имеет положительного делителя, кроме 1 и самого себя, например 2, 3, 5, 7, 11, 13 и так далее.

Пользователю даются два целых числа, нижнее значение и верхнее значение. Задача состоит в том, чтобы написать программу Python для вывода всех простых чисел в заданном интервале (или диапазоне).

Чтобы напечатать все простые числа в заданном интервале, пользователь должен выполнить следующие шаги:

• Шаг 1: Переберите все элементы в заданном диапазоне.
• Шаг 2: Проверьте для каждого числа, есть ли у него какой-либо множитель между 1 и самим собой.
• Шаг 3: Если да, то число не простое, и оно перейдет к следующему числу.
• Шаг 4: Если нет, то это простое число, и программа распечатает его и проверит следующее число.
• Шаг 5: Цикл прервется, когда будет достигнуто верхнее значение.

Пример: код Python для печати простого числа в заданном интервале.

 
# First, we will take the input: 
lower_value = int(input("Please, Enter the Lowest Range Value: ")) 
upper_value = int(input("Please, Enter the Upper Range Value: ")) 
 
print("The Prime Numbers in the range are: ") 
for number in range(lower_value, upper_value + 1): 
    if number > 1: 
        for i in range(2, number): 
            if(number % i) == 0: 
                break 
        else: 
            print(number) 

Выход:

Please, Enter the Lowest Range Value:  14 
Please, Enter the Upper Range Value:  97 
The Prime Numbers in the range are:  
17 
19 
23 
29 
31 
37 
41 
43 
47 
53 
59 
61 
67 
71 
73 
79 
83 
89 
97 

Заключение

В этом уроке мы показали, как написать код для печати простых чисел в заданном диапазоне чисел.