2012-04-07 10 views
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私はPythonのプログラムで問題を抱えています(私は完全なnewbです)。計算からのデータを保存せず、保存しておくべきであると感じたら、何度も繰り返します。 Pythonが答えを保存するようにするにはどうすればいいですか?プログラムを何度も何度も計算しないでください。私のプログラムが同じことを2回計算しないように、計算結果をPythonでどのように保存するのですか?

例:

import prime 
def g(x): 
    i=0 
    while i<len(prime.sieve(x)): 
     print str(prime.sieve(x)[i])+' is prime' 
     i=i+1 

ここで、 "プライム" モジュールの場合には、誰かがこれをコンパイルしたい:

def sieve(max): 
    #Takes in a number, and returns all primes between 2 and that number 

    #Start with all of the numbers 
    primes = range(2,max+1) 
    #Start running through each number 
    for i in primes: 
      #Start with double the number, and 
      j = 2 
      #remove all multiples 
      while i * j <= primes[-1]: 
        #As long as the current multiple of the number 
        #is less than than the last element in the list 
        #If the multiple is in the list, take it out 
        if i * j in primes: 
          primes.remove(i*j) 
        j=j+1 
    return primes 

とにかく、コードの最初のビットがリスト「prime.sieve(Xを計算します)」と繰り返し、印刷する際に参考にしたいと思います。

ありがとうございます!

rofls

答えて

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saved_sieve_map = {} 
def saved_sieve(x): 
    if x not in saved_sieve_map: 
    saved_sieve_map[x] = sieve(x) 
    return saved_sieve_map[x] 
+1

あなたは素晴らしいです!速い応答に感謝します!夢のように働く。さて、私は他の、もっと切望された(ムハハ)プログラムでそれを試してみて、それがうまくいくかどうか見てみましょう。もしそうでなければ、私はすぐに戻ってきます! – rofls

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あなただけのローカル変数に割り当てることができます:

i=0 
saveit = prime.sieve(x) 
while i<len(saveit): 
    print str(saveit[i])+' is prime' 
    i=i+1 

注:それはまだg(x)xの同じ値で2回呼び出されても、ふるいを計算しません。 gの範囲を超えても計算を保存するバージョンでは、キースの答え。

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これはメモ化と呼ばれます。幸いなことに、メモ化デコレータがたくさんあり、そのうちの一つがここにある:http://wiki.python.org/moin/PythonDecoratorLibrary#Memoize

使用例は次のとおりです。

@memoized 
def fibonacci(n): 
    "Return the nth fibonacci number." 
    if n in (0, 1): 
     return n 
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) 

print fibonacci(12) 

@memoized式は、それ以下の関数にデコレータを適用します)。

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私はこれを試しませんでした。私はまだメモリがPythonでどのように動作するのか理解できないので、どちらが効率的か、どのように動作するかを知りたいのは興味があります。 – rofls

+1

'@ memoized'とは、基本的に' sieve'をインプレースの 'saved_sieve'に変換します。 (実際には関数を変換することはできないので、少し複雑ですが、新しい関数を動的に作成することはできます)。効率は同じでなければなりません。 –

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@roflsあなたはPythonのメモリについて何を理解していませんか? – Marcin

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この関数を使用して、再帰的な複雑さを削除できます。

from functools import wraps 
def memo(func): 
    cache = {} 
    @wraps(func) 
    def wrap(*args): 
     if args not in cache: 
      cache[args] = func(*args) 
     return cache[args] 
    return wrap 

とにかくこれはあなたより道より高速に実行する必要がありふるいの私の実装です。

@memo 
def sieve(end): 
    import itertools 
    lng = ((end/2)-1+end%2) 
    sieve = [True]*(lng+1) 
    for i in itertools.ifilter(lambda z: sieve[z],xrange(int(end**0.5) >> 1)): 
     n=len(sieve[int((i*(i + 3) << 1) + 3): int(lng): int((i << 1) + 3)]) 
     sieve[int((i*(i + 3) << 1) + 3): int(lng): int((i << 1) + 3)]=[False]*n 
    return sum([(x << 1) + 3 for x in itertools.compress(xrange(lng),sieve)])+2 
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