while 和 for 是 Python 中常用的两种实现循环的关键字，它们的运行效率实际上是有差距的。比如下面的测试代码：import timeitdef while_loop(n=100_000_000): i = 0 s = 0while i < n: s += i i += 1return sdef for_loop(n=100_000_000): s = 0for i in range(n): ...
在每次循环中,while实际上比for多执行了两步操作:边界检查和变量i的自增。即每进行一次循环,while 都会做一次边界检查 (while i < n)和自增计算(i +=1)。这两步操作都是显式的纯 Python 代码。 for循环不需要执行边界检查和自增操作,没有增加显式的 Python 代码(纯 Python 代码效率低于底层的 C 代码)。
在Python 中,for循环通常使用迭代器,而while循环则依赖条件检查,以下是它们的内存和性能特征的变化。 mainforLoopwhileLoop0-0d9a28a1-1af19542-ac0b0e53-81770804-4bfff1d5-5034ebf 基于大O符号分析,for循环的时间复杂度一般为O(n),而while循环在特定情况下可能会增加至O(k*n),其中k是循环次数取决于条件是...
# => for loop with test 4.18337869993411 可以看出,增加的边界检查和自增操作确实大大影响了for循环的执行效率。 前面提到过,Python 底层的解释器和内置函数是用 C 语言实现的。而 C 语言的执行效率远大于 Python。 对于上面的求等差数列之和的操作,借助于...
Python-while循环与for循环 一、循环之while循环 循环的语法与基本使用 while 条件: 代码1 代码2 代码3 1. 2. 3. 4. while的运行步骤: 步骤1:如果条件为真,那么依次执行:代码1、代码2、代码3、… 步骤2:执行完毕后再次判断条件,如果条件为True则再次执行:代码1、代码2、代码3、…,如果条件为False,则循环...
即每进行一次循环,While都会做一次边界检查 (While i < n)和自增计算(i +=1)。这两步操作都是显示的纯Python代码。For循环不需要执行边界检查和自增操作,没有增加显示的Python代码(纯Python代码效率低于底层的 C代码)。当循环的次数足够多,就出现了明显的效率差距。可以再增加两个函数,在For循环中加上不必要
在Python中,对于循环的选择主要有两种:for循环和while循环。就效率而言,这两种循环并没有明显的差异,而是根据具体的应用场景选择不同的循环方式。 1. for循环for循环适用于已知循环次数的场景。它可以通过遍历可迭代对象(如列表、元组、字符串等)或者通过range函数生成一定范围的整数来执行循环。由于for循环是根据可迭代...
看了标题,我想大家应该知道今天要讲什么了,今天我要讲循环效率的分析,在讲之前我首先说一下好多人普遍认为Pythonfor 要快过 while,至于为什么,可以继续往下看。 为什么普遍认为 for 快过 while? 大家都这样认为其实也不是凭感觉的,是有一定依据的,我们可以看一下下面这段程序。
循环：While 条件:条件为真（True）执行的操作 接下来做一个猜数字的小游戏：最后，编程时使用的所有...
在每次循环中,while实际上比for多执行了两步操作:边界检查和变量i的自增。即每进行一次循环,while 都会做一次边界检查 (while i < n)和自增计算(i +=1)。这两步操作都是显式的纯 Python 代码。 for循环不需要执行边界检查和自增操作,没有增加显式的 Python 代码(纯 Python 代码效率低于底层的 C 代码)。