算法效率

昨天学习《算法学习与应用从入门到精通》,有一道题是求指定范围内的完美数。完全数(perfect number),又称完美数或完备数,是一些特殊的自然数,满足所有的真因数(即除了自身以外的约数)的和(即因数函数)等于它本身这一条件。刚又看了其性质:

完全数有许多有趣的性质,具体说明如下所示。

  1. 它们都能写成连续自然数之和。例如:
    6=1+2+3 28=1+2+3+4+5+6+7 496=1+2+3+…+30+31
  2. 它们的全部因数的倒数之和都是2,因此每个完全数都是调和数(在数学上,第n个调和数是首n个正整数的倒数和)。例如:
    1/1+1/2+1/3+1/6=2 1/1+1/2+1/4+1/7+1/14+1/28=2
  3. 除6以外的完全数,还可以表示成连续奇立方数之和。例如:28=1^3+3^3 496=1^3+3^3+5^3+7^3 8128=1^3+3^3+5^3+…+15^3 33550336=1^3+3^3+5^3+…+125^3+127^3
  4. 完全数都可以表达为2的一些连续正整数次幂之和。例如:6=2^1+2^2 28=2^2+2^3+2^4 8128=2^6+2^7+2^8+2^9+2^10+2^11+2^12 33550336=2^12+2^13+…+2^24
  5. 完全数都是以6或8结尾。如果以8结尾,那么就肯定是以28结尾。
  6. 除6以外的完全数,被9除后都余1。

刚开始第一遍代码只利用了定义,后面加入性质5以及性质6,使得运行效率大为提升。
开始代码用的就是这一定义,具体如下:

初始化代码

这时候只考虑了项目初步实现,没有思考运行效率高低。实际操作中,在确保项目实现的前提下,尽可能在能力允许情况下考虑运行效率。可以提升项目完成进度、锻炼思维能力、有助于其他项目开展。代码如下:

import time


def is_perfect_num(num):
    all_num = []
    if str(num).endswith('6') or str(num).endswith('28'):
        for i in range(1, num):
            if num % i == 0:
                all_num.append(i)
        if num == sum(all_num):
            return (True, all_num)
        return (False, None)

    else:
        return (False, None)


start = time.time()
for i in range(100000, 500000):
    print(i)
    if is_perfect_num(i)[0]:
        print(i, '\t', is_perfect_num(i)[0])
        input('Any key continue')
end = time.time()
print(end - start)

运行时间:6999.964210033417

二次代码

看到完美数性质后,想到可以利用其性质5对项目优化,具体如下:

import time


def is_perfect_num(num):
    all_num = []
    if str(num).endswith('6') or str(num).endswith('28'):
        for i in range(1, num):
            if num % i == 0:
                all_num.append(i)
        if num == sum(all_num):
            return (True, all_num)
        return (False, None)

    else:
        return (False, None)


start = time.time()
for i in range(100000, 500000):
    print(i)
    if is_perfect_num(i)[0]:
        print(i, '\t', is_perfect_num(i)[0])
        input('Any key continue')
end = time.time()
print(end - start)

运行时间:829.6399991512299

终极代码

既然性质5可以优化代码,是否可以利用其他性质继续优化呢?发现了性质6,实现如下:

import time


def is_perfect_num(num):
    all_num = []
    if str(num).endswith('6') or str(num).endswith('28'):
        if num == 6:
            return (True, [1, 2, 3])
        else:
            if num % 9 == 1:
                for i in range(1, num):
                    if num % i == 0:
                        all_num.append(i)
                if num == sum(all_num):
                    return (True, all_num)
                return (False, None)
            else:
                return (False, None)
    else:
        return (False, None)


start = time.time()
for i in range(100000, 500000):
    print(i)
    if is_perfect_num(i)[0]:
        print(i, '\t', is_perfect_num(i)[0])
        input('Any key continue')
end = time.time()
print(end - start)

运行时间:82.04518938064575


在核心代码中,随着数据逐渐增大,运算量逐次加大(循环量加大);优化后代码检测数字结尾以及对其模5,利用这两性质,大大减少了运算量。这两种方法,可以说有些降维打击的意思。
在以后的实际操作中,也应该先实现项目,然后利用其特有的性质进行筛选,对项目优化,可以很大程度的提高运行效率。

全部评论

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01-28 16:12
中南大学 Java
几年前还没有chatgpt的时候,刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解,题解有几个问题:第一个是每次看的写题解的人都不一样,很难有一个统一的思路;第二个也是最重要的是,题解只提供了作者自己的思路,但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路,我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难,每次做不出来难受,找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多!它可以这样帮助你 -1. 可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2. 把题和你写的代码都发给它,它可以告诉你 你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近,只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3. 如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写,chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了,其实那样写也没错,只是chat老师的题解有一点优化,这个它都会讲清楚。4. 它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变,用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化,它会告诉你只有哪里变了,其他的地方还是老思路。5. 它也可以直接帮你总结模板,易错点。经过chat老师的指导,我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo,然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题,套用思路失败了,没有他的题解,也不知道到底哪里错了;看别人的题解,思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师,他会针对我的代码告诉我我哪里想错了,应该怎么做;还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈!
明天不下雨了:那我建议可以用 chatgpt atlas 或者 dia 去刷,也可以用 chrome 加个 ai 插件去刷 左边刷题右边 chat 效果很好
AI时代的工作 VS 传...
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