Question

我正在学习python并且有一个练习，其中我有一个整数列表，并且必须保持两个数字，然后是2对3，然后是3对4 ...然后看到剩下的是什么。例如： [1,2,3,4,5,6,7,8,9] - ＆gt; [1,3,5,7,9] - ＆gt; [1,3,7,9] - ＆gt; [1,3,7]

我的第一次尝试，只是为了看输出（小心，令人震惊的脏代码）：

n=input()
list2=list(range(1,int(n))) 
list1=[]
step=2
while list1 != list2 :
    countSteps=1
    position=0
    list1=list2
    list2=[]
    lenlist1=len(list1)
    while position < lenlist1 :
      while countSteps != step and position < lenlist1 :
        list2.append(list1[position])
        countSteps+=1
        position+=1
      position+=1
      countSteps = 1
    step+=1
print(list2)

＆＃34;想法＆＃34;有两个列表使用1/2/3 ...添加2/3/4 ...数字从一个到另一个。在我看来（也许我错了）记忆明智这是一个糟糕的选择，所以我想出了以下内容：

n=input()
list1=list(range(1,int(n)))
lenCached=0
step=1
while lenCached!=len(list1) :
  lenCached = len(list1)
  position = step
  while position < len(list1):
    list1.pop(position)
    position+=step
  step+=1
print(list1)

我很高兴这最后一个看起来如何，但表现很可怕。当我运行第一个范围（1,1000000）时，它需要10秒，而第二个需要年龄（几分钟）。为什么我能做些什么呢？

（如果读到这个，你想到了一个更好的方法来实现最初的目标，我当然会有兴趣听到它！）

Answer 1

你的第二个代码慢得多的原因是列表上的pop操作非常慢（它的运行时间与列表的长度成正比而不是常量），如here所述，除非你从列表的末尾弹出一个项目。

这是一个与您的第一个代码具有相似性能的代码（在我的机器上略胜一筹），但看起来更惯用。特别是，我使用的是list comprehension，而不是append用于从l2构建l1的系列n=input() l = list(range(1, n)) step = 2 while step <= len(l): l = [num for ind, num in enumerate(l) if (ind + 1) % step != 0] step += 1 print(l)：

import numpy as np

n = input()
a = np.arange(1, n)
step = 2
while step <= len(a):
    mask = np.ones(len(a), dtype=bool)
    ind = np.arange(step-1,len(a), step)
    mask[ind] = False
    a = a[mask]
    step += 1
print(a)

一个非常快的实现：

{{1}}

顺便说一句，此过程称为Flavius Josephus's sieve。

Python列表操作的性能问题

1 个答案: