Question

在我的python程序中，我需要一个树的多个副本。最初，我使用复制模块中的深度复制，结果非常慢。然后我编写自己的代码来复制树，代码遍历被复制的树，并在每个被访问的节点上创建一个新节点。然后我多次调用这个子程序来获得多个副本。这种解决方案比深度扫描快得多（快40倍）。

解决方案2：然后我认为，遍历一棵树需要时间T，制作n份，所需时间为nT;但是如果我为每个被复制的节点创建n个新节点，我只需要遍历被复制的树一次，尽管在每个节点上，你都要复制多个节点。这会更快吗？结果证明是：不多。

复制操作仍然是我程序的瓶颈。有没有更快的方法呢？谢谢！统计 - 使用自定义copy_tree函数;

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000   10.406   10.406 <string>:1(<module>)
        1    0.002    0.002   10.406   10.406 C:\Python27\sdk.py:1431(algorithm1)
       26    0.005    0.000    4.602    0.177 C:\Python27\sdk.py:1310(engage)
     1342    0.005    0.000    4.208    0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:594(__call__)
     1342    0.007    0.000    4.203    0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:208(remotecall)
     1342    0.017    0.000    3.992    0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:238(asyncreturn)
     1342    0.005    0.000    3.972    0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:279(getresponse)
     1342    0.033    0.000    3.961    0.003 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:295(_getresponse)
   411/26    0.202    0.000    3.930    0.151 C:\Python27\sdk.py:1227(NodeEngage)
     1338    0.014    0.000    3.909    0.003 C:\Python27\lib\threading.py:235(wait)
     5356    3.877    0.001    3.877    0.001 {method 'acquire' of 'thread.lock' objects}
       27    0.001    0.000    3.798    0.141 C:\Python27\sdk.py:888(pick_best_group)
      378    0.003    0.000    3.797    0.010 C:\Python27\sdk.py:862(group_info)
46947/378    0.155    0.000    3.786    0.010 C:\Python27\sdk.py:833(core_possibilities)
    27490    0.114    0.000    3.547    0.000 C:\Python27\sdk.py:779(find_cores)
    46569    1.046    0.000    3.424    0.000 C:\Python27\sdk.py:798(find_a_true_core)
   280274    0.873    0.000    1.464    0.000 C:\Python27\sdk.py:213(next)
       27    0.002    0.000    1.393    0.052 C:\Python27\sdk.py:1008(s)
    28196    0.016    0.000    1.070    0.000 C:\Python27\sdk.py:1000(copy_tree)

.............................与deepcopy方法比较

   ncalls  tottime  percall  cumtime  percall filename:lineno(function)
        1    0.000    0.000  191.193  191.193 <string>:1(<module>)
        1    0.002    0.002  191.193  191.193 C:\Python27\sdk.py:1431(algorithm1)
       26    0.006    0.000  185.611    7.139 C:\Python27\sdk.py:1310(engage)
   411/26    1.200    0.003  185.013    7.116 C:\Python27\sdk.py:1227(NodeEngage)
30033397/28196   56.608    0.000  177.885    0.006 C:\Python27\lib\copy.py:145(deepcopy)
3340177/28196   15.354    0.000  177.741    0.006 C:\Python27\lib\copy.py:283(_deepcopy_inst)
6680354/28196   23.276    0.000  177.261    0.006 C:\Python27\lib\copy.py:253(_deepcopy_dict)
3340177/150307   22.345    0.000  171.525    0.001 C:\Python27\lib\copy.py:234(_deepcopy_tuple)
 13360708   23.793    0.000   23.793    0.000 {hasattr}
 13614747   12.483    0.000   15.349    0.000 C:\Python27\lib\copy.py:267(_keep_alive)
     1342    0.005    0.000    7.281    0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:594(__call__)
     1342    0.008    0.000    7.276    0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:208(remotecall)
     1342    0.019    0.000    7.039    0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:238(asyncreturn)
     1342    0.005    0.000    7.018    0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:279(getresponse)
     1342    0.035    0.000    7.006    0.005 C:\Python27\lib\idlelib\rpc.py:295(_getresponse)
 43649486    6.971    0.000    6.971    0.000 {method 'get' of 'dict' objects}
     1341    0.015    0.000    6.950    0.005 C:\Python27\lib\threading.py:235(wait)
     5365    6.917    0.001    6.917    0.001 {method 'acquire' of 'thread.lock' objects}
  6680354    5.325    0.000    5.325    0.000 {method 'iteritems' of 'dict' objects}
 57037048    4.854    0.000    4.854    0.000 {id}

@ThomasH：这是复制功能，非常简单和自定义。请参阅我对Ross的评论，了解树节点的内容

def r_copy_tree(node_to_copy, dad_info):
    new_node = node(dad_info)

    for (a,son_to_copy) in node_to_copy.sons.items():
        new_node.sons[a]=r_copy_tree(son_to_copy,(new_node,a))

    return new_node

def copy_tree(root):
    return r_copy_tree(root,(None,None))

Answer 1

在尝试提高性能时，您应该始终使用profiling数据开始，然后根据您在那里看到的内容进行优化。首先使用cProfile.run运行顶级树复制代码，然后使用pstats.Stats类检查分析数据，并查看应该在哪里真正关注优化。我建议cumulative时间{{1}}开始。

在python中获取树的多个副本的最快方法是什么？

1 个答案: