这是我能想到的最好的算法。

def get_primes(n):
    numbers = set(range(n, 1, -1))
    primes = []
    while numbers:
        p = numbers.pop()
        primes.append(p)
        numbers.difference_update(set(range(p*2, n+1, p)))
    return primes

>>> timeit.Timer(stmt='get_primes.get_primes(1000000)', setup='import   get_primes').timeit(1)
1.1499958793645562

还能做得更快吗?

这段代码有一个缺陷:由于numbers是一个无序集,不能保证numbers.pop()将从集合中移除最低的数字。尽管如此,它还是适用于(至少对我来说)一些输入数字:

>>> sum(get_primes(2000000))
142913828922L
#That's the correct sum of all numbers below 2 million
>>> 529 in get_primes(1000)
False
>>> 529 in get_primes(530)
True

当前回答

到目前为止,我尝试过的最快的方法是基于Python烹饪书erat2函数:

import itertools as it
def erat2a( ):
    D = {  }
    yield 2
    for q in it.islice(it.count(3), 0, None, 2):
        p = D.pop(q, None)
        if p is None:
            D[q*q] = q
            yield q
        else:
            x = q + 2*p
            while x in D:
                x += 2*p
            D[x] = p

关于加速的解释,请看下面的答案。

其他回答

如果你可以控制N,列出所有质数的最快方法就是预先计算它们。认真对待。预计算是一种被忽视的优化方法。

我对这个问题反应迟钝,但这似乎是一个有趣的练习。我使用numpy,这可能是作弊,我怀疑这个方法是最快的,但它应该是清楚的。它筛选一个仅引用其下标的布尔数组,并从所有True值的下标中引出质数。不需要取模。

import numpy as np
def ajs_primes3a(upto):
    mat = np.ones((upto), dtype=bool)
    mat[0] = False
    mat[1] = False
    mat[4::2] = False
    for idx in range(3, int(upto ** 0.5)+1, 2):
        mat[idx*2::idx] = False
    return np.where(mat == True)[0]

使用Sundaram的Sieve,我想我打破了pure-Python的记录:

def sundaram3(max_n):
    numbers = range(3, max_n+1, 2)
    half = (max_n)//2
    initial = 4

    for step in xrange(3, max_n+1, 2):
        for i in xrange(initial, half, step):
            numbers[i-1] = 0
        initial += 2*(step+1)

        if initial > half:
            return [2] + filter(None, numbers)

Comparasion:

C:\USERS>python -m timeit -n10 -s "import get_primes" "get_primes.get_primes_erat(1000000)"
10 loops, best of 3: 710 msec per loop

C:\USERS>python -m timeit -n10 -s "import get_primes" "get_primes.daniel_sieve_2(1000000)"
10 loops, best of 3: 435 msec per loop

C:\USERS>python -m timeit -n10 -s "import get_primes" "get_primes.sundaram3(1000000)"
10 loops, best of 3: 327 msec per loop

这些都是经过编写和测试的。所以没有必要重新发明轮子。

python -m timeit -r10 -s"from sympy import sieve" "primes = list(sieve.primerange(1, 10**6))"

打破了12.2秒的记录!

10 loops, best of 10: 12.2 msec per loop

如果这还不够快,你可以试试PyPy:

pypy -m timeit -r10 -s"from sympy import sieve" "primes = list(sieve.primerange(1, 10**6))"

结果是:

10 loops, best of 10: 2.03 msec per loop

得到247张赞成票的答案列出了15.9毫秒的最佳解决方案。 比较这个! !

这里是最快的函数之一的两个更新版本(纯Python 3.6),

from itertools import compress

def rwh_primes1v1(n):
    """ Returns  a list of primes < n for n > 2 """
    sieve = bytearray([True]) * (n//2)
    for i in range(3,int(n**0.5)+1,2):
        if sieve[i//2]:
            sieve[i*i//2::i] = bytearray((n-i*i-1)//(2*i)+1)
    return [2,*compress(range(3,n,2), sieve[1:])]

def rwh_primes1v2(n):
    """ Returns a list of primes < n for n > 2 """
    sieve = bytearray([True]) * (n//2+1)
    for i in range(1,int(n**0.5)//2+1):
        if sieve[i]:
            sieve[2*i*(i+1)::2*i+1] = bytearray((n//2-2*i*(i+1))//(2*i+1)+1)
    return [2,*compress(range(3,n,2), sieve[1:])]