通过将列表长度计算移出for循环,加速1.6倍,这个方法可能很少有人知道吧。 # Summary Of Test Results Baseline: 112.135 ns per loop Improved: 68.304 ns per loop % Improvement: 39.1 % Speedup: 1.64x 3、使用Set 在使用for循环进行比较的情况下使用se...
1. 使用列表解析(List comprehension) 列表解析是一种简洁而高效的构建列表的方式。它可以将for循环和条件语句合并为一行代码,避免了使用显式的循环结构。例如,将一个列表中的元素平方并存储在新的列表中,可以使用列表解析来实现: numbers = [1, 2, 3, 4, 5] squared_numbers = [x**2 for x in numbers]...
for squared in gen_squared:print(squared)end_time = time.time()print(f'Time taken: {end_time - start_time} seconds') 优缺点和适用场景:内存节省优势,生成器表达式按需生成元素,适用于处理大数据集或需要逐个处理元素的场景。 三、优化迭代对象 避免在循环内部修改正在迭代的列表,减少额外的计算开销。若必...
在加速for循环之前,首先需要明确循环的目标和计算逻辑。通常情况下,我们可以将整个循环分为以下几个步骤: 准备数据:获取需要循环遍历的数据。 初始化变量:定义用于保存计算结果的变量。 循环操作:对每个数据进行计算或处理。 结果输出:将计算结果保存或输出。 3.2 优化循环 在优化循环过程中,我们可以采用以下几种技巧来...
6.1 用for循环代替while循环 # 不推荐写法。代码耗时:6.7秒 def computeSum(size: int) -> int: sum_ = 0 i = 0 while i < size: sum_ += i i += 1 return sum_ def main(): size = 10000 for _ in range(size): sum_ = computeSum(size) main() ...
2.用for循环替代while循环 这两种循环都有自己的适应场景，for循环是一次次地循环（已知循环次数），while是按条件循环（未知循环次数）。如果我们不清楚循环次数情况下，当然是使用while，但是，如果我们知道循环次数，且循环过程也是由迭代数定长地增加，然后一次次地累计循环的话，那我们就优先使用for循环。如下图...
我的工作中需要处理大量图片数据，而需要的图像处理功能 OpenCV 又不提供，只能自己手写两重 for 循环，...
首先我们要意识到,这个循环体循环了10000次。 那么加速的其中一个关键就是减少循环次数,因为每次循环结束之后本质上都是一个分支指令的判断,判断这次循环是否结束。如果是则跳出循环,进行下一个代码块的执行,否则继续循环。 另外我们还可以充分利用cpu内的寄存器。