Question

我正在研究Eratosthenes的Sieve，我正在分析如何从候选人范围中过滤非素数。

为了测试，我使用了这个命令：

import timeit
print timeit.timeit(stmt="sieve(1000)", setup='from sieve import sieve', number=1000)

这就是我目前所拥有的：

def sieve(limit):
    primes = [2]
    pRange = range(3, limit, 2)
    while pRange:
        p = pRange.pop(0)
        filter_range = range(p**2, limit, p << 1)
        pRange = filter(lambda x: x not in filter_range, pRange)
        primes.append(p)
    return primes

Seconds =＆gt; 5.42698788643

然后我想如果我要从范围中弹出第一个元素，我可能想这样写：

def sieve(limit):
    primes = [2]
    pRange = range(3, limit, 2)
    for p in pRange:
        filter_range = range(p**2, limit, p << 1)
        pRange = filter(lambda x: x not in filter_range, pRange)
        primes.append(p)
    return primes

但事实证明15.7085180283秒后速度要慢得多。

为什么会这样？ for循环是否迭代了pRange的初始值并且没有更新？

Answer 1

for p in pRange:

这会评估pRange，将其转换为列表（Python 2）或生成器（Python 3），然后遍历范围中的项目。 不会重新评估pRange。

无论哪种方式都会导致比while循环更多的循环迭代，因为后者每次循环都会重新评估范围。

请记住，在Python中，变量是所有引用。即使a = 5之类的意思是“设置a来引用值为5的整数常量。”同样，pRange = filter(...)表示“获取filter(...)返回的对象，并设置pRange以引用它。释放对用于引用的任何值pRange的引用（可能垃圾收集它以后如果没有引用它。）“

为什么while循环比for循环更有效？

1 个答案: