RPython (PyPy 4.0.1), 4032
RPython ist eine eingeschränkte Teilmenge von Python, die in C übersetzt und dann mit der RPython-Toolchain kompiliert werden kann. Ihr ausdrücklicher Zweck besteht darin, die Erstellung von Sprachinterpreten zu unterstützen, sie können jedoch auch zum Kompilieren einfacher Programme verwendet werden.
Laden Sie zum Kompilieren die aktuelle PyPy-Quelle (PyPy 4.0.1) herunter und führen Sie Folgendes aus:
$ pypy /pypy-4.0.1-src/rpython/bin/rpython --opt=3 good-primes.py
Die resultierende ausführbare Datei wird good-primes-cim aktuellen Arbeitsverzeichnis benannt oder ähnlich.
Implementierungshinweise
Der Primzahlengenerator primesist ein unbegrenztes Eratosthenes-Sieb, bei dem ein Rad verwendet wird, um Vielfache von 2 , 3 , 5 oder 7 zu vermeiden . Es ruft sich auch rekursiv auf, um den nächsten Wert für die Markierung zu generieren. Ich bin sehr zufrieden mit diesem Generator. Die Linienprofilerstellung zeigt, dass die langsamsten zwei Linien sind:
37> n += o
38> if n not in sieve:
Daher denke ich, dass es nicht viel Raum für Verbesserungen gibt, außer vielleicht ein größeres Rad zu verwenden.
Für die "Güte" -Prüfung werden zuerst alle Faktoren von zwei aus n-1 entfernt , wobei ein Bit-Twiddling-Hack verwendet wird, um die größte Zweierpotenz zu finden, die ein Divisor ist (n-1 & 1-n). Da p-1 notwendigerweise für jede Primzahl p> 2 gilt , muss 2 einer der unterschiedlichen Primfaktoren sein. Was übrig bleibt, wird an die is_prime_powerFunktion gesendet, die das tut, was der Name impliziert. Die Prüfung, ob ein Wert eine Primzahl ist, ist "nahezu frei", da sie gleichzeitig mit der Primalitätsprüfung mit höchstens O (log p n) -Operationen durchgeführt wird, wobei p der kleinste Primfaktor von n ist. Die Teilung der Versuche mag ein bisschen naiv erscheinen, aber meiner Meinung nach ist sie die schnellste Methode für Werte unter 2 32 . Ich spare ein bisschen, indem ich das Rad vom Sieb wieder benutze. Bestimmtes:
59> while p*p < n:
60> for o in offsets:
Wenn Sie über ein Rad der Länge 48 iterieren, wird der p*p < nScheck tausende Male übersprungen, und zwar zu dem niedrigen Preis von nicht mehr als 48 zusätzlichen Modulo-Operationen. Außerdem werden mehr als 77% aller Kandidaten übersprungen, anstatt 50%, wenn nur Quoten berücksichtigt werden.
Die letzten Ausgaben sind:
3588 (987417437 - 987413849) 60.469000s
3900 (1123404923 - 1123401023) 70.828000s
3942 (1196634239 - 1196630297) 76.594000s
4032 (1247118179 - 1247114147) 80.625000s
4176 (1964330609 - 1964326433) 143.047000s
4224 (2055062753 - 2055058529) 151.562000s
Der Code ist auch in Python gültig und sollte 3588 ~ 3900 erreichen, wenn er mit einem aktuellen PyPy-Interpreter ausgeführt wird.
# primes less than 212
small_primes = [
2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37,
41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89,
97,101,103,107,109,113,127,131,137,139,149,151,
157,163,167,173,179,181,191,193,197,199,211]
# pre-calced sieve of eratosthenes for n = 2, 3, 5, 7
# distances between sieve values, starting from 211
offsets = [
10, 2, 4, 2, 4, 6, 2, 6, 4, 2, 4, 6,
6, 2, 6, 4, 2, 6, 4, 6, 8, 4, 2, 4,
2, 4, 8, 6, 4, 6, 2, 4, 6, 2, 6, 6,
4, 2, 4, 6, 2, 6, 4, 2, 4, 2,10, 2]
# tabulated, mod 105
dindices =[
0,10, 2, 0, 4, 0, 0, 0, 8, 0, 0, 2, 0, 4, 0,
0, 6, 2, 0, 4, 0, 0, 4, 6, 0, 0, 6, 0, 0, 2,
0, 6, 2, 0, 4, 0, 0, 4, 6, 0, 0, 2, 0, 4, 2,
0, 6, 6, 0, 0, 0, 0, 6, 6, 0, 0, 0, 0, 4, 2,
0, 6, 2, 0, 4, 0, 0, 4, 6, 0, 0, 2, 0, 6, 2,
0, 6, 0, 0, 4, 0, 0, 4, 6, 0, 0, 2, 0, 4, 8,
0, 0, 2, 0,10, 0, 0, 4, 0, 0, 0, 2, 0, 4, 2]
def primes(start = 0):
for n in small_primes[start:]: yield n
pg = primes(6)
p = pg.next()
q = p*p
sieve = {221: 13, 253: 11}
n = 211
while True:
for o in offsets:
n += o
stp = sieve.pop(n, 0)
if stp:
nxt = n/stp
nxt += dindices[nxt%105]
while nxt*stp in sieve: nxt += dindices[nxt%105]
sieve[nxt*stp] = stp
else:
if n < q:
yield n
else:
sieve[q + dindices[p%105]*p] = p
p = pg.next()
q = p*p
def is_prime_power(n):
for p in small_primes:
if n%p == 0:
n /= p
while n%p == 0: n /= p
return n == 1
p = 211
while p*p < n:
for o in offsets:
p += o
if n%p == 0:
n /= p
while n%p == 0: n /= p
return n == 1
return n > 1
def main(argv):
from time import time
t0 = time()
m = 0
p = q = 7
pgen = primes(3)
for n in pgen:
d = (n-1 & 1-n)
if is_prime_power(n/d):
p, q = q, n
if q-p > m:
m = q-p
print m, "(%d - %d) %fs"%(q, p, time()-t0)
return 0
def target(*args):
return main, None
if __name__ == '__main__':
from sys import argv
main(argv)
RPython (PyPy 4.0.1), 22596
Diese Vorlage unterscheidet sich geringfügig von den anderen bisher veröffentlichten, da sie nicht alle guten Primzahlen überprüft, sondern stattdessen relativ große Sprünge ausführt. Ein Nachteil dabei ist, dass Siebe nicht verwendet werden können [ich stehe korrigiert da?] , So dass man sich ausschließlich auf Primärtests verlassen muss, die in der Praxis etwas langsamer sind. Es gibt auch ein glückliches Medium zwischen der Wachstumsrate und der Anzahl der Werte, die jedes Mal überprüft werden. Kleinere Werte lassen sich viel schneller überprüfen, größere Werte weisen jedoch mit größerer Wahrscheinlichkeit größere Lücken auf.
Um die mathematischen Götter zu besänftigen, habe ich mich für eine Fibonacci-ähnliche Sequenz entschieden, bei der der nächste Startpunkt die Summe der beiden vorherigen ist. Wenn nach der Prüfung von 10 Paaren keine neuen Datensätze gefunden werden, wird das Skript beim nächsten fortgesetzt.
Die letzten Ausgaben sind:
6420 (12519586667324027 - 12519586667317607) 0.364000s
6720 (707871808582625903 - 707871808582619183) 0.721000s
8880 (626872872579606869 - 626872872579597989) 0.995000s
10146 (1206929709956703809 - 1206929709956693663) 4.858000s
22596 (918415168400717543 - 918415168400694947) 8.797000s
Beim Kompilieren werden 64-Bit-Ganzzahlen verwendet, obwohl an einigen Stellen davon ausgegangen wird, dass zwei Ganzzahlen ohne Überlauf hinzugefügt werden können, sodass in der Praxis nur 63 verwendbar sind. Bei Erreichen von 62 signifikanten Bits wird der aktuelle Wert zweimal halbiert, um einen Überlauf in der Berechnung zu vermeiden. Das Ergebnis ist, dass das Skript Werte im Bereich von 2 60 - 2 62 durchmischt. Wenn Sie die native Ganzzahlgenauigkeit nicht übertreffen, wird das Skript auch bei der Interpretation schneller.
Das folgende PARI / GP-Skript kann verwendet werden, um dieses Ergebnis zu bestätigen:
isgoodprime(n) = isprime(n) && omega(n-1)==2
for(n = 918415168400694947, 918415168400717543, {
if(isgoodprime(n), print(n" is a good prime"))
})
try:
from rpython.rlib.rarithmetic import r_int64
from rpython.rtyper.lltypesystem.lltype import SignedLongLongLong
from rpython.translator.c.primitive import PrimitiveType
# check if the compiler supports long long longs
if SignedLongLongLong in PrimitiveType:
from rpython.rlib.rarithmetic import r_longlonglong
def mul_mod(a, b, m):
return r_int64(r_longlonglong(a)*b%m)
else:
from rpython.rlib.rbigint import rbigint
def mul_mod(a, b, m):
biga = rbigint.fromrarith_int(a)
bigb = rbigint.fromrarith_int(b)
bigm = rbigint.fromrarith_int(m)
return biga.mul(bigb).mod(bigm).tolonglong()
# modular exponentiation b**e (mod m)
def pow_mod(b, e, m):
r = 1
while e:
if e&1: r = mul_mod(b, r, m)
e >>= 1
b = mul_mod(b, b, m)
return r
except:
import sys
r_int64 = int
if sys.maxint == 2147483647:
mul_mod = lambda a, b, m: a*b%m
else:
mul_mod = lambda a, b, m: int(a*b%m)
pow_mod = pow
# legendre symbol (a|m)
# note: returns m-1 if a is a non-residue, instead of -1
def legendre(a, m):
return pow_mod(a, (m-1) >> 1, m)
# strong probable prime
def is_sprp(n, b=2):
if n < 2: return False
d = n-1
s = 0
while d&1 == 0:
s += 1
d >>= 1
x = pow_mod(b, d, n)
if x == 1 or x == n-1:
return True
for r in xrange(1, s):
x = mul_mod(x, x, n)
if x == 1:
return False
elif x == n-1:
return True
return False
# lucas probable prime
# assumes D = 1 (mod 4), (D|n) = -1
def is_lucas_prp(n, D):
Q = (1-D) >> 2
# n+1 = 2**r*s where s is odd
s = n+1
r = 0
while s&1 == 0:
r += 1
s >>= 1
# calculate the bit reversal of (odd) s
# e.g. 19 (10011) <=> 25 (11001)
t = r_int64(0)
while s:
if s&1:
t += 1
s -= 1
else:
t <<= 1
s >>= 1
# use the same bit reversal process to calculate the sth Lucas number
# keep track of q = Q**n as we go
U = 0
V = 2
q = 1
# mod_inv(2, n)
inv_2 = (n+1) >> 1
while t:
if t&1:
# U, V of n+1
U, V = mul_mod(inv_2, U + V, n), mul_mod(inv_2, V + mul_mod(D, U, n), n)
q = mul_mod(q, Q, n)
t -= 1
else:
# U, V of n*2
U, V = mul_mod(U, V, n), (mul_mod(V, V, n) - 2 * q) % n
q = mul_mod(q, q, n)
t >>= 1
# double s until we have the 2**r*sth Lucas number
while r:
U, V = mul_mod(U, V, n), (mul_mod(V, V, n) - 2 * q) % n
q = mul_mod(q, q, n)
r -= 1
# primality check
# if n is prime, n divides the n+1st Lucas number, given the assumptions
return U == 0
# primes less than 212
small_primes = [
2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37,
41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89,
97,101,103,107,109,113,127,131,137,139,149,151,
157,163,167,173,179,181,191,193,197,199,211]
# pre-calced sieve of eratosthenes for n = 2, 3, 5, 7
indices = [
1, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47,
53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97,101,103,
107,109,113,121,127,131,137,139,143,149,151,157,
163,167,169,173,179,181,187,191,193,197,199,209]
# distances between sieve values
offsets = [
10, 2, 4, 2, 4, 6, 2, 6, 4, 2, 4, 6,
6, 2, 6, 4, 2, 6, 4, 6, 8, 4, 2, 4,
2, 4, 8, 6, 4, 6, 2, 4, 6, 2, 6, 6,
4, 2, 4, 6, 2, 6, 4, 2, 4, 2,10, 2]
bit_lengths = [
0x00000000, 0x00000001, 0x00000003, 0x00000007,
0x0000000F, 0x0000001F, 0x0000003F, 0x0000007F,
0x000000FF, 0x000001FF, 0x000003FF, 0x000007FF,
0x00000FFF, 0x00001FFF, 0x00003FFF, 0x00007FFF,
0x0000FFFF, 0x0001FFFF, 0x0003FFFF, 0x0007FFFF,
0x000FFFFF, 0x001FFFFF, 0x003FFFFF, 0x007FFFFF,
0x00FFFFFF, 0x01FFFFFF, 0x03FFFFFF, 0x07FFFFFF,
0x0FFFFFFF, 0x1FFFFFFF, 0x3FFFFFFF, 0x7FFFFFFF]
max_int = 2147483647
# returns the index of x in a sorted list a
# or the index of the next larger item if x is not present
# i.e. the proper insertion point for x in a
def binary_search(a, x):
s = 0
e = len(a)
m = e >> 1
while m != e:
if a[m] < x:
s = m
m = (s + e + 1) >> 1
else:
e = m
m = (s + e) >> 1
return m
def log2(n):
hi = n >> 32
if hi:
return binary_search(bit_lengths, hi) + 32
return binary_search(bit_lengths, n)
# integer sqrt of n
def isqrt(n):
c = n*4/3
d = log2(c)
a = d>>1
if d&1:
x = r_int64(1) << a
y = (x + (n >> a)) >> 1
else:
x = (r_int64(3) << a) >> 2
y = (x + (c >> a)) >> 1
if x != y:
x = y
y = (x + n/x) >> 1
while y < x:
x = y
y = (x + n/x) >> 1
return x
# integer cbrt of n
def icbrt(n):
d = log2(n)
if d%3 == 2:
x = r_int64(3) << d/3-1
else:
x = r_int64(1) << d/3
y = (2*x + n/(x*x))/3
if x != y:
x = y
y = (2*x + n/(x*x))/3
while y < x:
x = y
y = (2*x + n/(x*x))/3
return x
## Baillie-PSW ##
# this is technically a probabalistic test, but there are no known pseudoprimes
def is_bpsw(n):
if not is_sprp(n, 2): return False
# idea shamelessly stolen from Mathmatica's PrimeQ
# if n is a 2-sprp and a 3-sprp, n is necessarily square-free
if not is_sprp(n, 3): return False
a = 5
s = 2
# if n is a perfect square, this will never terminate
while legendre(a, n) != n-1:
s = -s
a = s-a
return is_lucas_prp(n, a)
# an 'almost certain' primality check
def is_prime(n):
if n < 212:
m = binary_search(small_primes, n)
return n == small_primes[m]
for p in small_primes:
if n%p == 0:
return False
# if n is a 32-bit integer, perform full trial division
if n <= max_int:
p = 211
while p*p < n:
for o in offsets:
p += o
if n%p == 0:
return False
return True
return is_bpsw(n)
# next prime strictly larger than n
def next_prime(n):
if n < 2:
return 2
# first odd larger than n
n = (n + 1) | 1
if n < 212:
m = binary_search(small_primes, n)
return small_primes[m]
# find our position in the sieve rotation via binary search
x = int(n%210)
m = binary_search(indices, x)
i = r_int64(n + (indices[m] - x))
# adjust offsets
offs = offsets[m:] + offsets[:m]
while True:
for o in offs:
if is_prime(i):
return i
i += o
# true if n is a prime power > 0
def is_prime_power(n):
if n > 1:
for p in small_primes:
if n%p == 0:
n /= p
while n%p == 0: n /= p
return n == 1
r = isqrt(n)
if r*r == n:
return is_prime_power(r)
s = icbrt(n)
if s*s*s == n:
return is_prime_power(s)
p = r_int64(211)
while p*p < r:
for o in offsets:
p += o
if n%p == 0:
n /= p
while n%p == 0: n /= p
return n == 1
if n <= max_int:
while p*p < n:
for o in offsets:
p += o
if n%p == 0:
return False
return True
return is_bpsw(n)
return False
def next_good_prime(n):
n = next_prime(n)
d = (n-1 & 1-n)
while not is_prime_power(n/d):
n = next_prime(n)
d = (n-1 & 1-n)
return n
def main(argv):
from time import time
t0 = time()
if len(argv) > 1:
n = r_int64(int(argv[1]))
else:
n = r_int64(7)
if len(argv) > 2:
limit = int(argv[2])
else:
limit = 10
m = 0
e = 1
q = n
try:
while True:
e += 1
p, q = q, next_good_prime(q)
if q-p > m:
m = q-p
print m, "(%d - %d) %fs"%(q, p, time()-t0)
n, q = p, n+p
if log2(q) > 61:
q >>= 2
e = 1
q = next_good_prime(q)
elif e > limit:
n, q = p, n+p
if log2(q) > 61:
q >>= 2
e = 1
q = next_good_prime(q)
except KeyboardInterrupt:
pass
return 0
def target(*args):
return main, None
if __name__ == '__main__':
from sys import argv
main(argv)