问题描述
我正在用Python编写一些脚本，很有趣。我正在从事的特定项目涉及大量因素。即使经过基于this algorithm的优化，对于足够大的输入，这也将始终成为繁重的操作。
为了能够在以后手动处理因式分解并避免重新计算，我打算以系统的方式将它们写入文件。最初，我的目的是避免重新计算因式分解，但一位合作者向我指出，文件I / O的计算量也很大！我的问题是：操作（例如将大量分解为主要因子）需要花多少钱才能使它值得打开并从文件中读取输出，而不是重新计算飞吗？
更一般地说，什么因素影响输出数据库何时具有成本效益的阈值？对于上下文，由于我的算法系统地测试了2和3的除数，然后从n = 1开始以6n的形式对正整数或负1进行测试，因此分解所需的时间目前为O（n ** 0.5），并且效率极低在主要输入上。
解决方法
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