前奏对于一个特定问题，我有两种实现方式，一种是递归的，一种是迭代的，我想知道是什么导致迭代解决方案比递归解决方案慢~30%。鉴于递归解决方案，我编写了一个使堆栈显式化的迭代解决方案。显然，我只是简单地模仿了递归在做什么，所以Python引擎当然可以更好地优化来处理簿记。但是我们可以编写具有类似性能的迭代方法吗？我的案例研究是Problem#14在欧拉计划上。FindthelongestCollatzchainwithastartingnumberbelowonemillion.代码这是一个简约的递归解决方案(归功于问题线程中的veritas加上来自jJjjJ的优化):defsolve_

我一直认为比较是计算机可以执行的最快操作。我记得在D.Knuth的演示文稿中听到它，他会按降序编写循环，“因为与0的比较很快”。我还读到乘法应该比加法要慢here.我很惊讶地发现，在Python2和3中，在Linux和Mac下进行测试，比较似乎比算术运算慢得多。谁能解释一下原因？%timeit2>010000000loops,bestof3:41.5nsperloop%timeit2*210000000loops,bestof3:27nsperloop%timeit2*010000000loops,bestof3:27.7nsperloop%timeitTrue!=False10000

我已经用boost::numeric::ublas::matrix实现了一个矩阵乘法(参见myfull,workingboostcode)Resultresult=read();boost::numeric::ublas::matrixC;C=boost::numeric::ublas::prod(result.A,result.B);另一种使用标准算法(见fullstandardcode):vector>ijkalgorithm(vector>A,vector>B){intn=A.size();//initialiseCwith0svectortmp(n,0);vector>C(n,

这个问题在这里已经有了答案:Floatingpointdivisionvsfloatingpointmultiplication(7个回答)ShouldIusemultiplicationordivision?(25个回答)关闭9年前。在C/C++中，您可以设置以下代码:doublea,b,c;...c=(a+b)/2;这与以下内容完全相同:c=(a+b)*0.5;我想知道哪个更好用。从根本上说，一种操作是否比另一种更快？ 最佳答案 乘法比除法快。在大学里，我被告知除法是乘法的六倍。实际的时序取决于架构，但一般来说，乘法永远不会像除