我正在研究阶乘的速度。但我只使用两种方式,
import timeit
def fact(N):
B = N
while N > 1:
B = B * (N-1)
N = N-1
return B
def fact1(N):
B = 1
for i in range(1, N+1):
B = B * i
return B
print timeit.timeit('fact(5)', setup="from __main__ import fact"), fact(5)
print timeit.timeit('fact1(5)', setup="from __main__ import fact1"), fact1(5)
这是输出,
0.540276050568 120
0.654400110245 120
从上面的代码我发现,
我的问题是,
是在python中找到阶乘的最佳方法吗?
答案 0 :(得分:12)
如果您正在寻找最好的,为什么不使用数学模块中提供的那个?
>>> import math
>>> math.factorial
<built-in function factorial>
>>> math.factorial(10)
3628800
我的机器上的时间比较:
>>> print timeit.timeit('fact(5)', setup="from __main__ import fact"), fact(5)
0.840167045593 120
>>> print timeit.timeit('fact1(5)', setup="from __main__ import fact1"), fact1(5)
1.04350399971 120
>>> print timeit.timeit('factorial(5)', setup="from math import factorial")
0.149857997894
我们看到内置版明显优于您提出的任何纯python变体。
答案 1 :(得分:4)
TLDR;微基准测试不是很有用
对于Cpython,试试这个:
>>> from math import factorial
>>> print timeit.timeit('fact(5)', setup="from __main__ import fact"), fact(5)
1.38128209114 120
>>> print timeit.timeit('fact1(5)', setup="from __main__ import fact1"), fact1(5)
1.46199703217 120
>>> print timeit.timeit('factorial(5)', setup="from math import factorial"), factorial(5)
0.397044181824 120
但在pypy下,while
比math
>>>> print timeit.timeit('fact(5)', setup="from __main__ import fact"), fact(5)\
0.170556783676 120
>>>> print timeit.timeit('fact1(5)', setup="from __main__ import fact1"), fact1\
(5)
0.319650173187 120
>>>> print timeit.timeit('factorial(5)', setup="from math import factorial"), f\
actorial(5)
0.210616111755 120
所以这取决于实施。现在尝试更大的数字
>>>> print timeit.timeit('fact(50)', setup="from __main__ import fact"), fact(50)
7.71517109871 30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000
>>>> print timeit.timeit('fact1(50)', setup="from __main__ import fact1"), fact1(50)
6.58060312271 30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000
>>>> print timeit.timeit('factorial(50)', setup="from math import factorial"), factorial(50)
6.53072690964 30414093201713378043612608166064768844377641568960512000000000000
while
位于最后一位,使用for
的版本与math
模块中的版本大致相同
答案 2 :(得分:1)
否则,如果您正在寻找Python实现(这是我最喜欢的):
from operator import mul
def factorial(n):
return reduce(mul, range(1, (n + 1)), 1)
<强>用法:
>>> factorial(0)
1
>>> factorial(1)
1
>>> factorial(2)
2
>>> factorial(3)
6
>>> factorial(4)
24
>>> factorial(5)
120
>>> factorial(10)
3628800
效果(在我的桌面上:)
$ python -m timeit -c -s "fact = lambda n: reduce(lambda a, x: a * x, range(1, (n + 1)), 1)" "fact(10)"
1000000 loops, best of 3: 1.98 usec per loop
答案 3 :(得分:0)
我尝试了reduce(lambda x, y: x*y, range(1, 5))
>>>timeit("import math; math.factorial(4)")
1.0205099133840179
>>>timeit("reduce(lambda x, y: x*y, range(1, 5))")
1.4047879075160665
>>>timeit("from operator import mul;reduce(mul, range(1, 5))")
2.530837320051319