枚举算法经典例题python可图形化

### Python 实现枚举算法并图形化展示

#### 枚举算法简介
枚举算法是一种通过穷尽所有可能情况来解决问题的方法。这种方法虽然效率不高，但在某些情况下非常适合解决特定问题。对于一些规模较小的问题集，枚举法能有效地找到解。

#### 经典型题目——素数判定与可视化
下面将以素数判别为例，介绍如何利用Python实现枚举算法，并借助`matplotlib`库进行结果的图形化展示[^1]。

import matplotlib.pyplot as plt

def is_prime(num):
    """ 判断num是否为质数 """
    if num <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(num ** 0.5) + 1):
        if num % i == 0:
            return False
    return True


def plot_primes(limit):
    """ 找到limit范围内的所有质数并将它们绘制出来"""
    primes = []
    non_primes = []

    # 使用枚举方法找出所有的质数
    for number in range(2, limit + 1):
        if is_prime(number):
            primes.append((number, 'Prime'))
        else:
            non_primes.append((number, 'Non-prime'))

    labels, counts = zip(*[(label, count) for label, count in (primes + non_primes)])
    
    colors = ['blue' if lbl == 'Prime' else 'red' for _, lbl in (primes + non_primes)]

    fig, ax = plt.subplots()
    bars = ax.bar(labels, counts, color=colors)

    # 添加标签和其他装饰元素
    ax.set_xlabel('Numbers')
    ax.set_ylabel('Count')
    ax.set_title(f'Primes and Non-primes up to {limit}')
    ax.legend(bars[:2], ('Prime', 'Non-prime'), loc='best')

    plt.show()

plot_primes(50)

这段代码定义了一个函数`is_prime()`用于检测给定数值是不是素数；而`plot_primes()`则是用来计算指定范围内所有自然数中的素数，并调用Matplotlib创建条形图显示这些数字及其分类（即素数或非素数），其中蓝色代表素数，红色表示不是素数的其他整数。