Znajdź liczby pierwsze od 1 do 100
Szczegółowy przewodnik i implementacja Python dla problemu „Znajdź liczby pierwsze od 1 do 100”.
1. Ucz się
Problem „Znajdź liczby pierwsze od 1 do 100” jest kluczowym wyzwaniem w sekcji Liczby.
Ta implementacja koncentruje się na logice prostego poziomu w Python.
W dostarczanych przez nas rozwiązaniach priorytetem jest dokładność techniczna i czytelność kodu.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Wizualizacja przepływu logicznego dla Znajdź liczby pierwsze od 1 do 100.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Przeczytaj uważnie opis problemu Znajdź liczby pierwsze od 1 do 100.
2. Formulate brute force
Zaprojektuj proste rozwiązanie iteracyjne.
3. Identify inefficiency
Poszukaj zbędnych obliczeń.
4. Optimize search path
Użyj funkcji mieszania lub sortowania, aby przyspieszyć proces.
5. Final Implementation
Oczyść kod dla standardów produkcyjnych.
Oświadczenie o problemie
Napisz funkcję primes_up_to_100(), która nie przyjmuje żadnych argumentów i zwraca listę wszystkich liczb pierwszych z zakresu od 1 do 100 (włącznie ze 100, jeśli były to liczby pierwsze).
Liczba pierwsza to liczba większa od 1, która nie ma innych dzielników niż 1 i ona sama. Pierwsze kilka liczb pierwszych to 2, 3, 5, 7, 11, ...
- •The range is fixed: 1 to 100
- •Return a list sorted in ascending order
Przykłady
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
- Puste struktury wejściowe
- Wejścia jednoelementowe
- Duże granice liczbowe
Gotowy do rozwiązania?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Spostrzeżenia i odmiany wywiadu
Podział analizy złożoności
Dlaczego Czas: Directly evaluates all possibilities.
Dlaczego kosmos: Uses standard local memory.
Dlaczego Czas: Optimized paths reduce total operations.
Dlaczego kosmos: May trade memory for speed.
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
Zoptymalizowany kod rozwiązania w języku Python
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]]Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
Kod brutalnej siły (chroniony spoilerami)
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
Obowiązują standardowe właściwości problemu Numbers.
Powiązane pytania
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Polecane zasoby Pythona
Poszerzaj swoją wiedzę dzięki powiązanym interaktywnym samouczkom, ściągawkom i porównaniom kodów.
Generatory Pythona
Dowiedz się, jak używać generatorów języka Python i instrukcji Yield do przetwarzania ogromnych zbiorów danych przy minimalnym zużyciu pamięci. Wyrażenia generatora głównego.
Jak przekonwertować ciąg na Int w Pythonie
Dowiedz się, jak przekonwertować ciąg znaków na liczbę całkowitą w Pythonie za pomocą funkcji int(). Bezpiecznie obsługuj błędy i konwertuj liczby z formatu binarnego, ósemkowego lub szesnastkowego.
Ściągawka dla operatorów Pythona
Opanuj operatory arytmetyczne, porównania, logiczne, bitowe, przypisania i tożsamości w Pythonie.
Dekoratory Pythona a wzorzec projektowy dekoratora: kluczowe różnice
Porównaj dekoratory Pythona z klasycznym wzorcem projektowym dekoratora. Zrozum różnice między zawijaniem funkcji w czasie definicji a dynamiczną kompozycją obiektów w czasie wykonywania z możliwym do uruchomienia kodem.