Question

我正在对数组的元素求和并将其存储到字典中。键对应于数组中元素的总和，不包括带 index == key 的元素。我试图将其作为一个班轮。这只是我的代码的简化示例，用于理解我想要做的事情。

代码：

a = [1, 2, 3, 4]
b = [1, 2, 3, 4]
result = [k => sum(b) for k=a]

我尝试使用 deleteat！

sum(deleteat!(b, k))

有时会出现 Bounds错误，所以我想提出更好的想法，但到目前为止没有结果。

感谢。

Answer 1

上述解决方案，即：

f(a) = [sum([i==j ? zero(eltype(a)) : a[j] for j=1:length(a)]) for i=1:length(a)]

我认为这将是O（n ^ 2），因为它构造了一个长度为a的向量，以便在没有j的元素的情况下求和，并且用这个长度（a）来构造结果向量。

这是我的第一个解决方案（应该是O（n），n =长度（a））

g(a) = let s = sum(a) ; [ s-v for v in a ] end

这是另一种解决方案（也是O（n）），使用数组运算符。

h(v) = fill(sum(v), length(v)) - v

以下是我的基准测试结果，在创建了一个矢量z后：z = rand(1:100000,1000)正如您所看到的，最快的是我的第一个解决方案，具有明确的数组理解（它比解决方案快约1000倍）先前在评论中给出，因为它是O（n）而不是O（n ^ 2），并且n == 1000。

julia> @benchmark f(z)

================ Benchmark Results ========================
     Time per evaluation: 2.59 ms [1.86 ms, 3.32 ms]
Proportion of time in GC: 19.08% [3.56%, 34.59%]
        Memory allocated: 7.79 mb
   Number of allocations: 3003 allocations
       Number of samples: 100
   Number of evaluations: 100
 Time spent benchmarking: 0.34 s


julia> @benchmark g(z)
================ Benchmark Results ========================
     Time per evaluation: 1.77 μs [1.74 μs, 1.79 μs]
Proportion of time in GC: 8.65% [7.34%, 9.95%]
        Memory allocated: 7.97 kb
   Number of allocations: 3 allocations
       Number of samples: 8201
   Number of evaluations: 4959001
         R² of OLS model: 0.952
 Time spent benchmarking: 8.88 s


julia> @benchmark h(z)
================ Benchmark Results ========================
     Time per evaluation: 2.98 μs [2.94 μs, 3.03 μs]
Proportion of time in GC: 10.54% [9.05%, 12.02%]
        Memory allocated: 15.92 kb
   Number of allocations: 5 allocations
       Number of samples: 7601
   Number of evaluations: 2799801
         R² of OLS model: 0.951
 Time spent benchmarking: 8.41 s

Julia：数组中元素的总和，除了与所选索引相对应的元素

1 个答案: