Trouver les nombres premiers entre 1 et 100
Guide détaillé et implémentation de Python pour le problème « Trouver les nombres premiers entre 1 et 100 ».
1. Apprendre
Le problème « Trouver les nombres premiers entre 1 et 100 » est un défi clé dans la section Nombres.
Cette implémentation se concentre sur la logique de niveau simple dans Python.
Nous accordons la priorité à la précision technique et à la lisibilité du code dans les solutions que nous proposons.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualisation du flux logique pour trouver les nombres premiers entre 1 et 100.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Lisez attentivement l'énoncé du problème pour Trouver les nombres premiers entre 1 et 100.
2. Formulate brute force
Rédigez une solution itérative simple.
3. Identify inefficiency
Recherchez les calculs redondants.
4. Optimize search path
Utilisez le hachage ou le tri pour accélérer le processus.
5. Final Implementation
Nettoyer le code pour les normes de production.
Énoncé du problème
Écrivez une fonction primes_up_to_100() qui ne prend aucun argument et renvoie une liste de tous les nombres premiers entre 1 et 100 (100 inclus s'il était premier).
Un nombre premier est un nombre supérieur à 1 qui n'a d'autre diviseur que 1 et lui-même. Les premiers nombres premiers sont 2, 3, 5, 7, 11, ...
- •The range is fixed: 1 to 100
- •Return a list sorted in ascending order
Exemples
primes_up_to_100()
[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]
There are 25 prime numbers between 1 and 100. Each number in the list is only divisible by 1 and itself.
len(primes_up_to_100())
25
The total count of primes between 1 and 100 is 25.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Structures d'entrée vides
- Entrées à élément unique
- Grandes limites numériques
Prêt à résoudre ?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Aperçus et variations des entretiens
Répartition de l'analyse de complexité
Pourquoi le temps: Directly evaluates all possibilities.
Pourquoi l'espace: Uses standard local memory.
Pourquoi le temps: Optimized paths reduce total operations.
Pourquoi l'espace: May trade memory for speed.
Code Python de solution optimisée
Code Python de solution optimisée
def primes_1_to_100_opt():
sieve = [True] * 101
for p in range(2, 11):
if sieve[p]:
for i in range(p * p, 101, p):
sieve[i] = False
return [p for p in range(2, 101) if sieve[p]]Code de force brute (spoiler gardé)
Code de force brute (spoiler gardé)
def primes_1_to_100_brute():
res = []
for num in range(2, 101):
is_prime = True
for i in range(2, num):
if num % i == 0:
is_prime = False
break
if is_prime:
res.append(num)
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Numbers data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Les propriétés du problème des nombres standard s'appliquent.
Questions connexes
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Ressources Python recommandées
Développez vos connaissances avec des didacticiels interactifs, des aide-mémoire et des comparaisons de codes associés.
Générateurs Python
Apprenez à utiliser les générateurs Python et les instructions rendement pour traiter d'énormes ensembles de données avec une empreinte mémoire minimale. Expressions du générateur principal.
Comment convertir une chaîne en Int en Python
Apprenez à convertir une chaîne en entier en Python à l'aide de la fonction int(). Gérez les erreurs en toute sécurité et convertissez les nombres binaires, octaux ou hexadécimaux.
Aide-mémoire pour les opérateurs Python
Maîtrisez les opérateurs arithmétiques, de comparaison, logiques, au niveau du bit, d'affectation et d'identité en Python.
Décorateurs Python et modèle de conception de décorateur : les principales différences
Comparez les décorateurs Python et le modèle de conception de décorateur classique. Comprenez les différences entre l'encapsulation de fonctions au moment de la définition et la composition d'objets dynamiques d'exécution avec du code exécutable.