Question

我为Python制作了以下工作代码。这是一个基于Lindenmayer的重写系统。输出C是：+-LF+RFR+FL-F-+RF-LFL-FR+F+RF-LFL-FR+-F-LF+RFR+FL-+我可以解释它来绘制空间填充曲线。 C是起始字母，过程执行n次。

C = 'L'
n = 2
Code = {ord('L'):'+RF-LFL-FR+',
ord('R'):'-LF+RFR+FL-'}

while n:
    C = C.translate(Code)
    n -=1

print C

现在我想，代码是从列表中自动编写的。例如，我有列表R=[['L', '+RF-LFL-FR+'], ['R', '-LF+RFR+FL-']]，它应该自动插入代码中，所以我可以进一步使用它。应该在ord()方法中插入每个子列表的第一个元素，在冒号后插入第二个元素。有什么建议吗？

我通过列表理解找到了一种方法。列表R是L=+RF-LFL-FR+, R=-LF+RFR+FL-。现在我问是否有更有效的方法来获取代码？

R = ['L=+RF-LFL-FR+','R=-LF+RFR+FL-']
A = 'L'

for i in range(0,len(R)):
    R[i]=R[i].split('=')

print R

Start = []
Rule = []

for i in range(0,len(R)):
    Start.append(R[i][0])
    Rule.append(R[i][1])

#mapping via list comprehension
while n:
    A=''.join([Rule[Start.index(i)] if i in Start else i for i in A])
    n -=1

print A

Answer 1

显然这似乎对你有用。代码在python3上运行。

def fun1(n):
    axiom = 'L'
    rules = ['L=+RF-LFL-FR+','R=-LF+RFR+FL-']

    # Convert the rules into a translation table.
    rules = [ r.split('=') for r in rules ]
    table = dict((ord(key), value) for (key, value) in dict(rules).items())

    # Expand
    string = axiom
    for i in range(n):
        string = string.translate(table)
    return string

修改：我找到了第二种使用内置map函数的方法：

def fun2(n): axiom = 'L' rules = ['L=+RF-LFL-FR+','R=-LF+RFR+FL-'] # Convert the rules into a translation table. rules = [ r.split('=') for r in rules ] table = dict(rules) lookup = lambda c: table[c] if c in table else c string = axiom for i in range(n): # Map string = map(lookup, string) # "Reduce": from list of strings to string string = ''.join(string) return string

<强>时序：为了检查运行时间，我执行了n=10的候选人，这导致产生的字符串包含大约3＆＃39; 500＆＃39,000个字符。你的实现（当然没有打印操作）我命名为fun3(n)。我使用ipython中的%timeit命令测量的结果。

%timeit fun1(n=10) 10 loops, best of 3: 143 ms per loop %timeit fun2(n=10) 10 loops, best of 3: 195 ms per loop %timeit fun3(n=10) 10 loops, best of 3: 152 ms per loop

系统：Python 3.5.2。，MacBook Pro（Retina，15英寸，2015年中），2.8 GHz Intel Core i7。

摘要：我的第一个建议和您的实施速度同样快，在我的版本上略有优势，特别是在可读性方面。 map方法无法获得回报。

我还尝试了第四个版本，其中输出数组已预先分配，但是代码涉及到并且python的内存分配逻辑在运行时明显优于我的预分配方法2倍。我没有进一步调查此事。

我希望这很有帮助。

Python L-System的重写系统

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