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python - 检查奇数时 & 比 % 快吗？

coder 2023-05-23 原文

要检查奇数和偶数，最低位检查是否比使用模数更有效？

>>> def isodd(num):
        return num & 1 and True or False

>>> isodd(10)
False
>>> isodd(9)
True

最佳答案

是的。标准库中的 timeit 模块是您检查这些事情的方式。例如:

$ python -m timeit -s 'def isodd(x): x & 1' 'isodd(9)'
1000000 loops, best of 3: 0.446 usec per loop
$ python -m timeit -s 'def isodd(x): x & 1' 'isodd(10)'
1000000 loops, best of 3: 0.443 usec per loop
$ python -m timeit -s 'def isodd(x): x % 2' 'isodd(9)'
1000000 loops, best of 3: 0.461 usec per loop
$ python -m timeit -s 'def isodd(x): x % 2' 'isodd(10)'
1000000 loops, best of 3: 0.453 usec per loop

如您所见，在我的 (first-day==old==slow;-) Macbook Air 上，& 解决方案比 % 解决方案。

timeit 不仅告诉你什么更快，而且告诉你多少(只需运行几次测试)，这通常表明它是多么不重要(你真的 关心 10 纳秒的差异，当调用函数的开销在 400 左右时？!-)...

让程序员相信微优化本质上是无关紧要的，这已被证明是一项不可能完成的任务——尽管自 Knuth wrote 以来已经过去了 35 年(计算机的速度已经提高了几个数量级!)

We should forget about small efficiencies, say about 97% of the time: premature optimization is the root of all evil.

正如他所解释的，这是从 Hoare 更早的声明中引用的。我想每个人都完全相信他们的案件属于剩下的 3%!

因此，我们(尤其是 Tim Peters 值得在那里获得荣誉)放入标准 Python 库模块 timeit，而不是无休止地重复“没关系”，这使得测量变得非常容易这样的微基准，从而让至少一些程序员说服自己，嗯，这种情况确实属于 97% 组!-)

关于python - 检查奇数时 & 比 % 快吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1089936/

amppythoncodeisoddsectionperformancebit-manipulationmodulo

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