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Pythonで学ぶアルゴリズム 第4弾:素数

#Pythonで学ぶアルゴリズム< 素数 >

はじめに

基本的なアルゴリズムをPythonで実装し,アルゴリズムの理解を深める.
その第4弾として素数を扱う.単なる素数判定だけではなく,エラトステネスの篩というアルゴリズムの実装も行う.

素数判定

無数にあるが,素数判定する際には,その数の平方根までを探せば十分であることが知られている.
以下では3つの方法で素数を求めるプログラムを示すが,それらを評価するためのコードも示し,考察する.

素数判定

まずは,原理に基づいある数までの素数を出力するプログラムを実装する.
コードは次に示す.

コード
prime1.py
"""
2020/12/16
@Yuya Shimizu

素数を求める
"""
import math

#素数判定関数
def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False

    for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1): #平方根の範囲まで繰り返し探索する
        if n % i == 0:
            return False
    return True

prime = []
for i in range(100):
    if is_prime(i):
        prime.append(i)
print(prime)

出力
[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]

100を関数の引数として与え,100までの素数を得ることができた.
評価については最後にほかの2つの方法と比較して行う.

素数判定:エラトステネスの篩

効率よく素数を求める方法として知られている.
具体的には,2で割り切れる数(2の倍数),2で割り切れる数(3の倍数),...というように,順に除外して,最後には素数だけが残るという考え.
以下に実装したコードを示す.

コード
eratosthenes.py
"""
2020/12/16
@Yuya Shimizu

素数を求める
エラトステネスの篩
"""
import math
def get_prime(n):
    if n <= 1:
        return []
    prime = [2]
    limit = int(math.sqrt(n))

    #奇数リストの生成
    data = [i + 1 for i in range(2, n, 2)]
    while limit > data[0]:
        prime.append(data[0])
        data = [j for j in data if j % data[0] != 0]

    return prime + data

print(get_prime(100))
出力
[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]

先ほどと同様の結果が得られた.
3つ目の方法はすでに用意された関数を使う.

素数を求める:sympyを使って

sympyには素数判定する関数isprime()と,求める関数sieve.primerange()というのがある.
これはすでに用意された関数であるから,実装は非常に簡単である.実装した後,ほかの2つの方法と比較して評価を行う.

コード
prime2.py
"""
2020/12/16
@Yuya Shimizu

素数を求める
"""
from sympy import sieve

print([i for i in sieve.primerange(1,100)])

出力
[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]

たったこれだけのプログラムで,ほかの方法と同じ結果が得られた.
では最後に,これら3つのプログラムの評価を実行時間を基に行う.

評価テスト

それぞれの実装プログラムを以下に示す.

コード1
prime1_evaluation.py
"""
2020/12/16
@Yuya Shimizu

素数を求める
"""
import math
import time

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False

    for i in range(2, int(math.sqrt(n)) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True


# 実行時間の評価
start = time.time()
prime = []
for i in range(100000):
    if is_prime(i):
        prime.append(i)
print(prime)
process_time = time.time() - start

print(process_time)

コード2
eratosthenes_evaluation.py
"""
2020/12/16
@Yuya Shimizu

素数を求める
エラトステネスの篩
"""
import math
import time

def get_prime(n):
    if n <= 1:
        return []
    prime = [2]
    limit = int(math.sqrt(n))

    #奇数リストの生成
    data = [i + 1 for i in range(2, n, 2)]
    while limit > data[0]:
        prime.append(data[0])
        data = [j for j in data if j % data[0] != 0]

    return prime + data

start1 = time.time()
print(get_prime(100000))
process_time1 = time.time() - start1

print(process_time1)

コード3
prime2_evaluation.py
"""
2020/12/16
@Yuya Shimizu

素数を求める
"""
from sympy import sieve
import time

start = time.time()
print([i for i in sieve.primerange(1,100000)])
process_time = time.time() - start

print(process_time)

結果

今回は100までの素数と1000000までの素数を求めることをそれぞれのプログラムで行い,時間を測定した.以下にその結果をまとめる.

素数 プログラム1(原理) プログラム2(エラトステネスの篩) プログラム3(sympyの関数)
100まで [s] 0.00 0.01 0.02
1000000まで [s] 8.78 5.87 4.71

100までの素数に関しては,処理が短いため違いはそこまでないが,素数を探す範囲を広げるほど,処理時間に差が出た.特にプログラム1に関してはほかの2つの方法よりも遅い.言い換えるとほかの2つの方法が効率よく素数を探すことができていいるといえる.さらにプログラム3に関しては効率よく素数を求めるためのエラトステネスの篩に基づいたプログラムよりも1秒も早い.プログラム3はsympyの関数を使っており,プログラムも簡単なうえに処理時間もかなり短縮できているという結果が得られた.

感想

プログラム3が一番早いことには驚いた.予想ではエラトステネスの篩のプログラムが一番早いかと思っていたが,sympyの関数が優秀だった.プログラムも簡単なため,素数を求める際にはsympyの関数を使えばよいのではと思った.しかし,sympyの中身を知らないため,安易には言えないのかもしれない.
また,原理に基づいたプログラム1との比較で,改めてアルゴリズムの有用性を感じられた.このような感覚はアルゴリズムを学習しようという士気をよりいっそう高めてくれる.

参考文献

Pythonで始めるアルゴリズム入門 伝統的なアルゴリズムで学ぶ定石と計算量
                         増井 敏克 著  翔泳社

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