Question

我看了几个网站上的几个讨论，但没有一个给我一个解决方案。这段代码运行时间超过5秒：

for i in xrange(100000000):
  pass

我正在研究整数优化问题，我必须使用 O（n log n）算法编辑：一个O（n²/ 4）算法，其中n代表所有矩阵'项，即在下面的代码中，n * m = 10000.因此，对于具有10000个元素的矩阵100 * 100，它将导致近25000000次迭代...... 。它的代码可以总结如下：

m = 100
n = 100
for i in xrange(m):
  for j in xrange(n):
    for i2 in xrange(i + 1, m):
      for j2 in xrange(j + 1, n):
        if myarray[i][j] == myarray[i2][j2] and myarray[i2][j] == myarray[i][j2]:
          return [i, j], [i2, j2]

我应该放弃Python并返回Java或C？

我使用Python 2.7并且Psyco不可用。 PyPy不支持Tkinter开箱即用，我正在使用Tkinter。

那么，他们会提高循环速度吗？还有其他解决方案吗？

Answer 1

不是最漂亮的编码风格，但绝望的时候需要绝望的编码。尝试将嵌套的嵌套循环转换为一个大的生成器表达式：

try:
    i,j,i2,j2 = ((i,j,i2,j2)
        for i in xrange(m)
          for j in xrange(n)
            for i2 in xrange(i + 1, m)
              for j2 in xrange(j + 1, n)
                if myarray[i][j] == myarray[i2][j2] and 
                    myarray[i2][j] == myarray[i][j2]).next()
    return [i,j],[i2,j2]
except StopIteration:
    return None

已更新为使用内置next和product以及Py3 range而不是xrange：

from itertools import product
match = next(((i,j,i2,j2)
    for i, j in product(range(m), range(n))
        for i2, j2 in product(range(i+1, m), range(j+1, n))
            if myarray[i][j] == myarray[i2][j2] and 
                myarray[i2][j] == myarray[i][j2]), None)
if match is not None:
    i,j,i2,j2 = match
    return [i,j],[i2,j2]
else:
    return None

Answer 2

您仍然可以使用python表示法，并使用Cython项目获得C的速度。第一步是在C循环中转换循环：它是通过键入循环中使用的所有变量自动完成的：

cdef int m = 100
cdef int n = 100
cdef int i, j, i2, j2
for i in xrange(m):
  for j in xrange(n):
    for i2 in xrange(i + 1, m):
      for j2 in xrange(j + 1, n):

对于下一部分，如果myarray是纯C数组，那么没有丰富的python comparaison或数组访问会更好。使用你的python数组，你可以通过本机比较来删除丰富的比较（如果你的数组有两倍）：

        cdef double a, b, c, d
        a = myarray[i][j]
        b = myarray[i2][j2]
        c = myarray[i2][j]
        d = myarray[i][j2]

        if a == b and c == d:
          return [i, j], [i2, j2]

您可以通过运行cython -a yourfile.pyx，然后打开yourfile.html生成来查看优化的进展情况。您将看到Cython如何优化您的代码，并消除了Python开销。

Answer 3

很抱歉告诉您，但这不是优化问题。无论您选择哪种语言或实现，此算法在最差和平均情况下都不是O(n*log n)。您可能希望阅读how the Big-O notation works并开发出更好的算法。

Answer 4

抱歉生成器expr不起作用。这是一个不同的方案，首先计算所有类似的值，然后查找矩形组：

from collections import defaultdict
from itertools import permutations
def f3(myarray):
    tally = defaultdict(list)
    for i,row in enumerate(myarray):
        for j,n in enumerate(row):
            tally[n].append((i,j))

    # look for rectangular quads in each list
    for k,v in tally.items():
        for quad in permutations(v,4):
            # sort quad so that we can get rectangle corners 
            quad = sorted(quad)
            (i1,j1),(i2,j2) = quad[0], quad[-1]

            # slice out opposite corners to see if we have a rectangle
            others = quad[1:3]

            if [(i1,j2),(i2,j1)] == others:
                return [i1,j1],[i2,j2]

Answer 5

我在你的代码中看了好几次，如果我说对了，你用两个不同的角标记你的矩形。我很抱歉，如果我的答案更多的是澄清你的立场，那么就是一个真正的答案。

<强>答-部分：：如果您正在寻找合适的算法，请考虑使用扫描线算法。我为“最大的矩形解决方案”找到了一个示例here @SO。

我的问题是，你到底在寻找什么？

解决for-loop困境的最佳方法
算法的最佳语言
查找矩形的更快算法

我还必须指出，保罗和你的解决方案会产生不同的结果，因为保罗认为角落标有相同的值而你假设，角落是通过两个不同的值标记的！

我花时间和自由用一个丑陋的c＆amp; p脚本来说明它：它通过创建2D字段并将其填充来比较两种算法 string.lowercase chars并将角转换为大写字符。

from random import choice
from string import lowercase
from collections import defaultdict
from itertools import permutations
from copy import deepcopy

m,n = 20, 20
myarray = [[choice(lowercase) for x in xrange(m)] for y in xrange(n)]

def markcorners(i,j,i2,j2):
    myarray[i][j] = myarray[i][j].upper()
    myarray[i2][j] = myarray[i2][j].upper()
    myarray[i2][j2] = myarray[i2][j2].upper()
    myarray[i][j2] = myarray[i][j2].upper()

def printrect():
    for row in myarray:
        print ''.join(row)
    print '*'*m

def paul_algo():
    tally = defaultdict(list)
    for i,row in enumerate(myarray):
        for j,n in enumerate(row):
            tally[n].append((i,j))

    # look for rectangular quads in each list
    for k,v in tally.items():
        for quad in permutations(v,4):
            # sort quad so that we can get rectangle corners 
            quad = sorted(quad)
            (i1,j1),(i2,j2) = quad[0], quad[-1]

            # slice out opposite corners to see if we have a rectangle
            others = quad[1:3]

            if [(i1,j2),(i2,j1)] == others:
                markcorners(i1,j1,i2,j2)

def xavier_algo():   
    for i in xrange(m):
        for j in xrange(n):
            for i2 in xrange(i + 1, m):
                for j2 in xrange(j + 1, n):
                    if myarray[i][j] == myarray[i2][j2] and myarray[i2][j] == myarray[i][j2]:
                        markcorners(i,j,i2,j2)

savearray = deepcopy(myarray)
printrect()

xavier_algo()
printrect()

myarray = deepcopy(savearray)
paul_algo()
printrect()

如何加速python循环

5 个答案: