Question

我在创建一个在根寻找算法中使用的有效函数时遇到了问题。我需要创建一个对标签进行三次求和的函数，它包含一对列表的三次求和。我已经尝试了几种实现，例如使用嵌套列表，字典，在两个双重求和（带有中间列表）中拆分内部三重求和，保持'm'和amp; 'n'词典/列表分开，使用itertools.izip（）一起审阅R和E，可能还有其他几个我忘了。

我的想法是，我需要能够区分其他功能的标签，因此我需要一种有效的方式来存储，访问和汇总这些数字。

现在，这个函数是迭代的一部分，所以第一次，这些列表中的大多数都是空的。然后我需要为电子词典中的每个值使用一个rootfinding算法（非常简单）。使用根查找算法（取决于此功能）后，将使用其解决方案重新填充列表。这意味着在第二次迭代中，每个列表将包含大约1000个数字的顺序。之后，rootfinding再次与这个新函数一起使用，在每个列表中给出（重新绑定后）1000个新数字。

显然，如果在第一次迭代中这个rootfinding已经需要几分钟，我就会遇到问题。我有一个特定的实现第一次迭代（由于列表中的所有空/只有一个值，在标签上减少了3个循环），它在两秒内找到所有这些根。

如何有效地进行此求和，同时仍能区分各种列表？

提前致谢

注意：这段代码不是我最美丽的尝试，但它是我想要完成的最明确的。

E = {}
R = {}
for i in labels:
    E[i] = {'m':[i], 'n':[]}    #the label happens to be the value that's in here
    E[-i] = {'m':[], 'n':[-i]}
    R[i] = {'m':[1], 'n':[]}
    R[-i] = {'m':[], 'n':[1]}

def function(A, En):
    temp = 0
    for a in E:
        if (not(ACTIVATE) or a != A):
            for b in E:
                for c in E:
                    if ( not(ACTIVATE) or b != c):
                        for i in xrange(len(R[a]['n'])):
                            for j in xrange(len(R[b]['m'])):
                                for k in xrange(len(R[c]['m'])):
                                    temp += R[a]['n'][i]*R[b]['m'][j]*R[c]['m'][k]/(En - (-E[a]['n'][i] + E[b]['m'][j] + E[c]['m'][k]))
                        for i in xrange(len(R[a]['m'])):
                            for j in xrange(len(R[b]['n'])):
                                for k in xrange(len(R[c]['n'])):
                                    temp += R[a]['m'][i]*R[b]['n'][j]*R[c]['n'][k]/(En + (E[a]['m'][i] - E[b]['n'][j] - E[c]['n'][k]))
    return .5*temp

如何在python中使这个嵌套求和高效？

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