Encontre os números primos entre 1 e 100
Guia detalhado e implementação de Python para o problema 'Encontre os números primos entre 1 a 100'.
1. Aprenda
O problema 'Encontre os números primos entre 1 e 100' é um desafio importante na seção Números.
Esta implementação concentra-se na lógica de nível fácil em Python.
Priorizamos a precisão técnica e a legibilidade do código em nossas soluções fornecidas.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizando o fluxo lógico para encontrar os números primos entre 1 e 100.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Leia a definição do problema para Encontre os números primos entre 1 e 100 com atenção.
2. Formulate brute force
Elabore uma solução iterativa simples.
3. Identify inefficiency
Procure cálculos redundantes.
4. Optimize search path
Use hashing ou classificação para acelerar o processo.
5. Final Implementation
Limpe o código para padrões de produção.
Declaração do problema
Escreva uma função primes_up_to_100() que não aceite argumentos e retorne uma lista de todos os números primos entre 1 e 100 (inclusive 100 se for primo).
Um número primo é um número maior que 1 que não possui divisores além de 1 e ele mesmo. Os primeiros primos são 2, 3, 5, 7, 11, ...
- •The range is fixed: 1 to 100
- •Return a list sorted in ascending order
Exemplos
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
- Estruturas de entrada vazias
- Entradas de elemento único
- Grandes limites numéricos
Pronto para resolver?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
Insights e variações da entrevista
Análise de complexidade
Por que tempo: Directly evaluates all possibilities.
Por que espaço: Uses standard local memory.
Por que tempo: Optimized paths reduce total operations.
Por que espaço: May trade memory for speed.
Código Python da solução otimizada
Código Python da solução otimizada
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]]Código de força bruta (protegido por spoiler)
Código de força bruta (protegido por spoiler)
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
As propriedades do problema de números padrão se aplicam.
Perguntas relacionadas
PyRun is built and maintained by an independent solo developer. If this helped your interview prep, consider buying a coffee!
Recursos Python recomendados
Expanda seu conhecimento com tutoriais interativos relacionados, folhas de dicas e comparações de código.
Geradores Python
Aprenda como usar geradores Python e instruções de rendimento para processar grandes conjuntos de dados com consumo mínimo de memória. Expressões do gerador mestre.
Como converter string em int em Python
Aprenda como converter uma string em um inteiro em Python usando a função int(). Lide com erros com segurança e converta números de binário, octal ou hexadecimal.
Folha de dicas dos operadores Python
Domine operadores aritméticos, de comparação, lógicos, bit a bit, de atribuição e de identidade em Python.
Decoradores Python versus padrão de design de decorador: as principais diferenças
Compare os decoradores Python e o padrão de design clássico do decorador. Entenda as diferenças entre o agrupamento de funções em tempo de definição e a composição dinâmica de objetos em tempo de execução com código executável.