python - Eratosthenes筛网中的发生器递归跳过步骤

我在这里编写的筛选算法遇到了问题。我已经尝试修复了大约10个小时。我到处都是类似的问题，但似乎找不到任何遇到此问题的人。我是python的新手，在阅读了很多生成器文档之后，我设法编写了有效的代码。但是，我仍然不知道为什么我的第一次尝试失败了。

我要提出的只是似乎在每个后续筛分步骤中实际上没有清空gen1。因此，我尝试在名称gen1和gen2之间交替使用，删除每个名称以避免此问题。那也不起作用。

我非常感谢对此有一些见解，以及对改善我现在所拥有的任何建议。

这是失败的代码：

def primes(n):
    "yields primes up to n. For use with large n"
    q = 0
    yield 2
    gen1 = (x for x in range(3,n,2))
    while q*q < n:
        q = next(gen1)
        gen1 = (x for x in gen1 if x%q != 0)
        yield q
    else:
        while 1:
            try:
                yield next(gen1)
            except:
                StopIteration
                break

这是我当前的代码：

import math
global gen1
global gen
def gen1(x):
    for i in range(3,x,2):
        yield i
def gen(generator,n):
    "Input generator and current starting 'index' for the generator"
    # Recursively defines new generator for sieve of Eratosthenes
    for i in range(n+1):
        predicate = next(generator)
        yield predicate
    for i in generator:
        if i % predicate != 0:
            yield i
def primes(n):
    yield 2
    a = gen1(n)
    for i in range(math.ceil(math.sqrt(n))):
        a = gen(a,i)
    yield from a

最佳答案

基本问题是范围之一。在这一行：

  gen1 = (x for x in gen1 if x%q != 0)

使用的q的值不是在生成生成器表达式时绑定的值q，而是在生成器表达式执行时绑定的q值。这与在任何类型的嵌套函数中引用非局部变量的方式相同。

要在创建时捕获绑定，一种显而易见的简便方法是改为编写一个函数，然后传递要使用的值。例如，在这方面和其他几个方面，这种重写更像是Pythonic：

def primes(n):
    "yields primes up to n. For use with large n"

    def gen(gen1, q):
        for x in gen1:
            if x % q:
                yield x

    q = 0
    yield 2
    gen1 = iter(range(3, n, 2))
    while q*q < n:
        q = next(gen1)
        gen1 = gen(gen1, q)
        yield q
    yield from gen1

现在，gen()主体中使用的值正是传递给它的值，因此它很明显，而不是神秘的;-)