Question

我有一个二叉树，节点与数据交互。我最初实现了标准的邮政订单递归遍历。

def visit_rec(self, node, data):
    if node:
        self.visit_rec(node.left, data)
        self.visit_rec(node.right, data)

        node.do_stuff(data)

我认为我可以通过使用生成器来改进它，以便我可以使用相同的遍历方法用于其他用途，而不必不断地传递相同的数据。此实现如下所示。

def visit_rec_gen(self, node):
    if node:
        for n in self.visit_rec_gen(node.left):
                yield n
        for n in self.visit_rec_gen(node.right):
                yield n

        yield node

for node in self.visit_rec_gen():
    node.do_stuff(data)

然而，这比以前的版本（~50s到~17s）慢得多，并且使用了更多的内存。我的发电机功能版本有错吗？我更喜欢使用这种方法，但不是以牺牲性能为代价。

编辑：我最初应该提到的一点是，这些结果是在PyPy 2.3.1下获得的，而不是标准的CPython。

Answer 1

在PyPy上，函数调用比生成器或迭代器更加优化。

在PyPy中有很多不同的性能特征（例如，PyPy的itertools.islice（）执行不正常）。

通过衡量性能来确定哪种方式最快，你做的是正确的。

另请注意，PyPy具有显示生成的代码的工具，因此您可以更详细地回答“它做什么”的问题。当然，“为什么会这样做”的问题在答案中有一个人的组成部分，涉及实施方便或实施者的倾向。

Answer 2

如果你正在使用python3.3，yield from语句被优化为比为了屈服而迭代更快：

def visit_rec_gen(self, node):
    if node:
        yield from self.visit_rec_gen(node.left)
        yield from self.visit_rec_gen(node.right)
        yield node

Answer 3

由于使用发电机的现实，生成方法效率较低。但是，您可以通过基于回调的系统获得非生成器的大部分效率，从而获得生成器方法的灵活性。

# NOTE that this should be a method on Node, not Tree
def apply_to_children_and_self(self, func, *args, **kwargs):
    if self.left:
        self.left.apply_to_children_and_self(func, *args, **kwargs)
    if self.right:
        self.right.apply_to_children_and_self(func, *args, **kwargs)
    func(self, *args, **kwargs)

...

head.apply_to_children_and_self(Node.do_stuff, data)

为什么使用Python生成器来遍历二叉树要慢得多？

3 个答案: