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* Sostituito il test di primalità con il Miller-Rabin (k=64) (più veloce ma non deterministico) * Utlizzati generatori in sostituzione alle tuple (più veloce) * Sostituita la concatenazione di stringhe con join (più veloce) * Correzioni per PEP8
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1.5 KiB
Python
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1.5 KiB
Python
import math, random, itertools
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import pyaudio
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opzioni = {
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"format": pyaudio.paFloat32,
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"channels": 2,
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"rate": 96000,
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"input": True,
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"frames_per_buffer": 1024
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}
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class primi:
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def primo(n, k=64):
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"""
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Test di primalità probabilistico Miller-Rabin.
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Restituisce True se n è primo altrimenti restituisce False.
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"""
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if n == 2:
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return True
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if n % 2 == 0:
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return False
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s = 0
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d = n - 1
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while True:
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q, r = divmod(d, 2)
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if r == 1:
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break
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s += 1
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d = q
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for i in range(k):
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a = random.randrange(2, n)
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if pow(a, d, n) == 1:
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return True
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for i in range(s):
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if pow(a, 2 ** i * d, n) == n - 1:
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return True
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return False
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def primi(p, n):
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"""
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Restituisce gli n numeri primi succesivi a p.
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[Generatore]
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"""
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if p % 2 == 0:
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p += 1
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i = 0
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while True:
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if i == n:
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break
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if primi.primo(p):
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i += 1
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yield p
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p += 2
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class generatore:
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def caso(inizio, fine, n):
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"""
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Restituisce n interi casuali nell'intervallo [inizio; fine).
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[Generatore]
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"""
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audio = pyaudio.PyAudio()
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input = audio.open(**opzioni)
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dati = input.read(opzioni["rate"] // opzioni["frames_per_buffer"] * n // 2)
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input.close()
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audio.terminate()
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dati = [i for i in dati if i != 0]
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dati = [i for i in dati if i in range(inizio, fine)]
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random.shuffle(dati)
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for i in range(n):
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yield dati[i]
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def onetimepad(l):
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"""
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Ritorna una l-tupla di interi casuali per un one-time-pad.
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"""
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return tuple(generatore.caso(0, 2 * 16, l))
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