回复没有内容啊
【 在 iMx 的大作中提到: 】
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FROM 120.242.253.*

看了一下你的原始问题，不说你的问题能不能求解吧，你这个取几个数可是无上限的吧，你打算一直用循环来写？
取4个数的时候你用4重循环，那取10个数你就用10重循环了？
【 在 feng321 的大作中提到: 】
from time import time as Now
t = Now()
sum=0
for i in range(0,1027):
    if (i % 100 == 0):
        print("i = ", i)
    for j in  range(i+1,1028):
        for k in  range(j+1,1029):
            #for l in range(k+1,1029):
            sum= sum+1

print("sum = ",sum)#三重循环的次数是 sum =  181062154,用时 15.6秒。  四个数的循环次数是 sum =  46442442501 = C(10269,4),耗时一个小时
print(f"np:{Now()-t}")

这段代码，三重循环的次数，就是C(1029,3) 组合数。四重循环的次数，就是C(1029,4)。三重循环用时15.6秒，四重循环要一个多小时。五重循环的话，要C(1029,5)/C(1029,4)=200+,难道我就统计一下循环执行的次数，要200多个小时吗？有没有可以改进的方法啊？我还要做其他运算呢。谢谢
就跑一下这个程序，cpu根本没用满，才50%不到。如何让cpu满负荷工作啊？
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修改:feng321 FROM 120.242.253.*
FROM 117.25.182.114

是的，所以我也很郁闷，暂时想不到其他好的办法。题目是:从这1029个数中取出m个数（0<m<=1029）,然后算这m个数的乘积M,然后对M的每个因子k，要求 k-1 整除 M-1,k+1 整除M+1.这样的M如何找啊？
【 在 blueboats 的大作中提到: 】
: 看了一下你的原始问题，不说你的问题能不能求解吧，你这个取几个数可是无上限的吧，你打算一直用循环来写？
: 取4个数的时候你用4重循环，那取10个数你就用10重循环了？
: from time import time as Now
: ...................
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FROM 120.242.253.*

【 在 adoal 的大作中提到: 】
: n取m的不重复无序组合，用itertools.conbinations啊。
: 但是依旧不能解决算得慢的问题。
:

python学习任重道远啊，呵呵
熟悉语言基本语法， 只是初级接触
然后， 要习惯现代计算机语言， 向量化编程， 函数式编程， CPU和GPU多核处理，才是走向生产力。
针对你这个小问题，
第一阶段， 解决方案就是废弃循环， 采用向量化处理，使用迭代，切片，向量矩阵替代循环， if else，
迭代处理可以使用itertools， 里面有两个函数专门处理排列组合，
类似于：
from itertools import combinations, permutations
result=[(lambda x,y,z: (x,y,z) if ((x*y*z+1)%x==0 or (x*y*z+1)%y==0 or (x*y*z+1)%z==0) and((x*y*z-1)%x==0 or (x*y*z-1)%y==0 or (x*y*z-1)%z==0) else None)(x,y,z) for x,y,z in combinations([2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31],3)]
print(result)
python的向量化基本可以以详细学习numpy作为入门。
多核方面内容就会很多， 有python御用的库， 这类在大数据处理会有很多介绍。
如果， 灵活性还不够， 需要通过C/C++扩展实现， 毕竟在多核的GPU和CPU高性能计算的库， 基本上都会有C++语言封装的SDK， C++语言在多个操作系统在这个领域支持也一直处于近似统治地位。
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FROM 115.171.245.*

谢谢大佬的代码。可是我这个列表有1000个数，我统计了下，C(1000,3),取3个出来计算的话，耗时3.3分钟。如果是C(1000,5)的话，估计是C(1000,3) 的5万倍，那就要耗时 50000 *3.3 分钟 =2750小时 ==115 天，这也太慢了吧？有好的办法加速吗？
【 在 poggy 的大作中提到: 】
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: python学习任重道远啊，呵呵
: 熟悉语言基本语法， 只是初级接触
: ...................
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FROM 120.242.253.*