Python 如何使计算量减少？使用大量数据时效率非常低

首先，对循环使用

。然后，让Python为您递增，并去掉不必要的
rem
变量。此代码与您的代码完全相同，只是采用了“Pythonic”的方式

xrange（x，y）
返回一个生成器，用于从x到但不包括y的所有整数。
对于循环，首先使用
。然后，让Python为您递增，并去掉不必要的
rem
变量。此代码与您的代码完全相同，只是采用了“Pythonic”的方式

xrange（x，y）
返回从x到但不包括y的所有整数的生成器。
研究。
研究。
以便打印出一个数字的所有因子？第一个明显的优化是，当事实*2大于num时，您可以退出。任何大于num一半的都不能成为一个因素。这是立即扔掉的工作量的一半

第二，你最好搜索素因子分解，并从中导出所有可能的因子。对于这类事情，有一大堆公式。
这样就可以打印出一个数字的所有因子了吗？第一个明显的优化是，当事实*2大于num时，您可以退出。任何大于num一半的都不能成为一个因素。这是立即扔掉的工作量的一半

第二，你最好搜索素因子分解，并从中导出所有可能的因子。这类事情有很多方法。
一旦你走到一半（一次事实>num/2），你就不会发现任何新的数字，因为num/2以上的数字可以通过计算每个数字的num/fact来发现（这也可以用来轻松打印每个数字及其对）

下面的代码应该在每次计算时将时间缩短几秒钟，并在num为奇数时将其减半。希望你能理解它，如果没有，请询问。
如果我以后想点什么的话，我会补充更多

num = input()
for x in xrange(1, num):
    if (num % x) == 0:
        print fact

def偶数（num）：
“偶数可以被奇数除，所以请全部测试”
事实=0
虽然事实一旦到达一半（一旦事实>num/2），您就不会发现任何新的数字，因为num/2以上的数字可以通过计算每个数字的num/fact来发现（这也可以用于轻松打印每个数字及其配对）

下面的代码应该在每次计算时将时间缩短几秒钟，并在num为奇数时将其减半。希望你能理解它，如果没有，请询问。
如果我以后想点什么的话，我会补充更多

num = input()
for x in xrange(1, num):
    if (num % x) == 0:
        print fact

def偶数（num）：
“偶数可以被奇数除，所以请全部测试”
事实=0
而事实是的。使用

肖尔的算法是以数学家彼得·肖尔的名字命名的量子算法
整数的算法（在量子计算机上运行的算法）
因子分解于1994年制定。非正式地说，它解决了以下问题
问题：给定一个整数N，求它的素因子

在量子计算机上，为了计算整数N，Shor的算法运行
多项式时间（所用时间为对数N的多项式，即
输入的大小）。具体而言，它需要时间O（（日志N）3），
证明整数因式分解问题可以
在量子计算机上有效地求解，因此具有复杂性
BQP类。这比已知的最有效的方法要快得多
经典的因式分解算法，一般数域筛，其中
在次指数时间内工作-约为O（e1.9（对数N）1/3（对数
N） 2/3）。Shor算法的效率取决于效率
量子傅里叶变换的模幂运算
平方

对。使用

肖尔的算法是以数学家彼得·肖尔的名字命名的量子算法
整数的算法（在量子计算机上运行的算法）
因子分解于1994年制定。非正式地说，它解决了以下问题
问题：给定一个整数N，求它的素因子

在量子计算机上，为了计算整数N，Shor的算法运行
多项式时间（所用时间为对数N的多项式，即
输入的大小）。具体而言，它需要时间O（（日志N）3），
证明整数因式分解问题可以
在量子计算机上有效地求解，因此具有复杂性
BQP类。这比已知的最有效的方法要快得多
经典的因式分解算法，一般数域筛，其中
在次指数时间内工作-约为O（e1.9（对数N）1/3（对数
N） 2/3）。Shor算法的效率取决于效率
量子傅里叶变换的模幂运算
平方

您只需要转到输入数字的平方根就可以得到所有的因子（不像其他地方建议的那样，不到数字的一半）。例如，24具有因子1、2、3、4、6、8、12、24。sqrt（24）约为4.9。检查1和24，检查2和12，检查3和8，检查4和6。因为5>4.9，所以不需要检查它。（是的，我知道24不是最好的例子，因为所有小于sqrt（24）的整数都是24的因子。）

有一些非常复杂的方法可以更好地处理大量数据，但这应该会让您在运行时得到相当好的改进。根据您的应用程序，缓存还可以节省大量时间。
您只需转到输入数字的平方根即可获得所有因子（如其他地方所建议的，不到数字的一半）。例如，24具有因子1、2、3、4、6、8、12、24。sqrt（24）约为4.9。检查1和24，检查2和12，检查3和8，检查4和6。因为5>4.9，所以不需要检查它。（是的，我知道24不是最好的例子，因为所有小于sqrt（24）的整数都是24的因子。）

有一些非常复杂的方法可以更好地处理大量数据，但是
def even(num):
    '''Even numbers can be divided by odd numbers, so test them all'''
    fact=0
    while fact<num/2:
         fact+=1
         rem=num % fact
         if rem == 0:
              print '%s and %s'%(fact,num/fact)
def odd(num):
    '''Odd numbers can't be divided by even numbers, so why try?'''
    fact=-1
    while fact<num/2:
         fact+=2
         rem=num % fact
         if rem == 0:
              print '%s and %s'%(fact,num/fact)
while True:
    num=input(':')
    if  str(num)[-1] in '13579':
        odd(num)
    else:
        even(num)

factors = set()
for i in xrange(math.floor(math.sqrt(x))+1):
    if x % i == 0:
        factors.add(i)
        factors.add(x/i)
print factors

# even number

fact = 0
while 1:
    fact += 1
    fact2, rem = divmod(num, fact)
    if not rem:
        yield fact
        yield fact2
    if fact >= fact2 - 1:
        # fact >= math.sqrt(num)
        break