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python - 为什么处理随机列表比处理有序列表快得多？

coder 2023-08-24 原文

我试图提高 func 函数的性能，我发现对 aX 列表的生成方式进行简单的更改可以显着提高性能:

import timeit
import numpy as np

def func(a, b):
    return [_ for _ in a if _ not in b]

Na, Nb = 10000, 5000
b = list(np.random.randint(1000, size=Nb))

# Ordered list of Na integers
a1 = [_ for _ in range(Na)]
# Random list of Na integers
a2 = list(np.random.randint(Na, size=Na))
# Ordered list of Na integers generated with numpy
a3 = list(np.arange(Na))

start_time = timeit.default_timer()
ab1 = func(a1, b)
abt1 = timeit.default_timer() - start_time
print("Time ab1", abt1)

start_time = timeit.default_timer()
ab2 = func(a2, b)
abt2 = timeit.default_timer() - start_time
print("Time ab2", abt2)

start_time = timeit.default_timer()
ab3 = func(a3, b)
abt3 = timeit.default_timer() - start_time
print("Time ab3", abt3)

print("Ratio 1/2:", abt1 / abt2)
print("Ratio 1/3:", abt1 / abt3)

在 Python 2.7.13 中，这导致:

('Time ab1', 5.296088933944702)
('Time ab2', 1.5520200729370117)
('Time ab3', 1.5581469535827637)
('Ratio 1/2:', 3.412384302428827)
('Ratio 1/3:', 3.3989662667998095)

在 Python 3.5.2 中差异更大:

Time ab1 6.758207322000089
Time ab2 1.5693355060011527
Time ab3 1.5148192759988888
Ratio 1/2: 4.306413317073784
Ratio 1/3: 4.461395117608107

我需要处理一个有序列表整数(即:a1 或a3)，所以我的问题是:

为什么随机列表的处理速度比使用 numpy 生成的有序列表不快得多？

最佳答案

您的 b、a2 和 a3 列表是 NumPy 标量列表，而您的 a1 列表是普通 Python 整数列表。将 NumPy 标量与普通 Python 标量进行比较需要很多额外的类型检查和强制转换，因此 func(a1, b) 测试需要将 NumPy 标量与普通 Python 进行比较标量，执行最慢。

如果您将 b 设为 Python 整数列表(通过调用 tolist method 而不是 list 函数)，时间差将反转。

您可能需要考虑使用 Python set 或 NumPy 的 set-like operations执行您的任务。

关于python - 为什么处理随机列表比处理有序列表快得多？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44311160/

有序pythoncodesectiondefault_timerperformance

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