为什么我的 aks prime test 的实现比我的 naive 版本的实现慢?

如何解决为什么我的 aks prime test 的实现比我的 naive 版本的实现慢?

我尝试比较多种算法以找到“i”下的最大素数。 但是当我测试实现时,“aks”比我的天真实现慢。 我在想 aks 是素性测试的更好实现,我弄错了吗?

 def expand_x_1(n): 
    c =1
    for i in range(n//2+1):
        c = c*(n-i)//(i+1)
        yield c
 
def aks(p):
    if p==2:
        return True
 
    for i in expand_x_1(p):
        if i % p:
            return False
    return True

def all_factors(x): # naive version
    i = 2
    s = int(x ** 0.5)
    while i < s:
        if x % i == 0:
            return False
        i += 1
    return True

def find(i,func) :
    while not func(i) :
        i -= 1
    print(i)

%time find(2**16,aks)
%time find(2**16,all_factors)

我尝试比较两者并获得:

  • 对于 aks
65521
CPU times: user 1.7 s,sys: 3.24 ms,total: 1.7 s
Wall time: 1.7 s
  • 对于 all_factor
65521
CPU times: user 81 µs,sys: 0 ns,total: 81 µs
Wall time: 83.9 µs

解决方法

当输入是质数时,using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Drawing; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; using System.Threading; using FTD2XX_NET; namespace PruebaBarbaro { public partial class Prueba : Form { UInt32 ftdiDeviceCount = 0; FTDI.FT_STATUS ftStatus = FTDI.FT_STATUS.FT_OK; FTDI myFtdiDevice = new FTDI(); byte[] dato = new byte[1]; byte[] datord = new byte[128]; uint numBytesWritten,numBytesAvailable; UInt32 numBytesRead = 0; public Prueba() { InitializeComponent(); } private void btnConnect_Click(object sender,EventArgs e) { ftStatus = myFtdiDevice.GetNumberOfDevices(ref ftdiDeviceCount); if (ftStatus==FTDI.FT_STATUS.FT_OK) { lblNumDev.Text = ftdiDeviceCount.ToString(); lblNumDev.Visible = true; } else { lblNumDev.Text = "Failed to get number of devices"; lblNumDev.Visible = true; } // Allocate storage for device info list FTDI.FT_DEVICE_INFO_NODE[] ftdiDeviceList = new FTDI.FT_DEVICE_INFO_NODE[ftdiDeviceCount]; // Populate our device list ftStatus = myFtdiDevice.GetDeviceList(ftdiDeviceList); if (ftStatus == FTDI.FT_STATUS.FT_OK) { for (int i = 0; i < ftdiDeviceCount; i++) { if (ftdiDeviceList[i].SerialNumber.ToString() == "FTCB4217") { lblDescription.Text = ftdiDeviceList[i].Description.ToString(); lblDescription.Visible = true; ftStatus = myFtdiDevice.OpenBySerialNumber(ftdiDeviceList[i].SerialNumber); if (ftStatus != FTDI.FT_STATUS.FT_OK) { lblerror.Text = "Failed to open device"; } } } } ftStatus = myFtdiDevice.SetBaudRate(921600); if (ftStatus != FTDI.FT_STATUS.FT_OK) { lblerror.Text = "Failed to set Baud Rate"; lblerror.Visible = true; } } private void btnTx_Click(object sender,EventArgs e) { dato[0] = 1; ftStatus = myFtdiDevice.Write(dato,1,ref numBytesWritten); if (ftStatus != FTDI.FT_STATUS.FT_OK) { lblerror.Text = "Failed to write to device"; lblerror.Visible = true; } else { lblDataTx.Text = dato[0].ToString(); lblTx.Text = numBytesWritten.ToString(); lblTx.Visible = true; lblDataTx.Visible = true; } do { ftStatus = myFtdiDevice.GetRxBytesAvailable(ref numBytesAvailable); if (ftStatus != FTDI.FT_STATUS.FT_OK) { lblerror.Text = "Failed to get number of bytes available to read"; lblerror.Visible = true; } } while (numBytesAvailable == 0); lblbytesRx.Text = numBytesAvailable.ToString(); numBytesAvailable = 128; lblbytesRx.Visible = true; ftStatus = myFtdiDevice.Read(datord,128,ref numBytesRead); if(numBytesRead==128) { lblValueRx.Text = datord[0].ToString(); lblValueRx.Visible = true; } } private void btnDisconnect_Click(object sender,EventArgs e) { lblDataTx.Visible = false; lblValueRx.Visible = false; lblbytesRx.Visible = false; lblerror.Visible = false; lblTx.Visible = false; lblDescription.Visible = false; lblNumDev.Visible = false; ftStatus = myFtdiDevice.Close(); } } } 最终会产生所有可能的 expand_x_1(n) 结果,但 n//2+1 中的循环只循环了大约 all_factors(n) 次。这就是一个巨大的差异。

但也很重要:

sqrt(n)

在迭代中无限增长。添加

c = c*(n-i)//(i+1)

print(c.bit_length()) 之前,您会看到 yield 在完成之前正在对超过 65000 位宽的整数进行算术运算。这也比这贵得多 16 位算术 find(65521,aks) 可以。

注意:在实践中,没有人使用 AKS 素性测试,因为即使是由世界级数学家大规模优化的版本也比替代方案慢。有关详情,请参阅 AKS Primes algorithm in Python

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