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python - 为什么 max(iterable) 的执行速度比等效循环慢得多？

coder 2023-08-20 原文

我注意到一个小的重构对性能造成了奇怪的影响，该重构将循环替换为对递归函数内的内置 max 的调用。

这是我能制作的最简单的复制品:

import time

def f1(n):
    if n <= 1:
        return 1
    best = 0
    for k in (1, 2):
        current = f1(n-k)*n
        if current > best:
            best = current
    return best

def f2(n):
    if n <= 1:
        return 1
    return max(f2(n-k)*n for k in (1, 2))


t = time.perf_counter()
result1 = f1(30)
print('loop:', time.perf_counter() - t) # 0.45 sec

t = time.perf_counter()
result2 = f2(30)
print('max:', time.perf_counter() - t) # 1.02 sec

assert result1 == result2

f1 和 f2 都使用标准递归计算阶乘，但添加了不必要的最大化(这样我就可以使用 max一个递归，同时仍然保持递归简单):

# pseudocode
factorial(0) = 1
factorial(1) = 1
factorial(n) = max(factorial(n-1)*n, factorial(n-2)*n)

它是在没有内存的情况下实现的，因此调用次数呈指数级增长。

使用 max(iterable) 的实现比使用循环的实现慢两倍以上。

奇怪的是，max 与 loop 的直接比较并没有证明效果(编辑:没关系，请参阅@TimPeters 的回答)。此外，如果我使用 max(a, b) 而不是 max(iterable)，性能不匹配就会消失。

最佳答案

将此作为“答案”发布，因为在评论中无法使用有用的格式:

$ python -m timeit "max(1, 2)"  # straight
10000000 loops, best of 3: 0.148 usec per loop

$ python -m timeit "max([i for i in (1, 2)])" # list comp
1000000 loops, best of 3: 0.328 usec per loop

$ python -m timeit "max(i for i in (1, 2))" # genexp
1000000 loops, best of 3: 0.402 usec per loop

这表明递归是一个转移注意力的问题。正如这些结果所示，一般来说，genexp 比 listcomp 慢，而 listcomp 又比两者都不用慢。由于您的代码所做的不只是只是一个最大值，所以时间差异并不那么极端 - 但由于它所做的不仅仅是一个最大值，一点，最大值的速度尽管如此，这部分还是非常重要的。

关于python - 为什么 max(iterable) 的执行速度比等效循环慢得多？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/44607503/

等效iterablecodesectionmaxpythonperformancepython-3.xpython-internals

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