가장 빨리 여부를 확인할 수 있는 값을 바뀌엇어요

가장 빠른 길은 지정하십시오. 값을 다운로드되었는지 존재하는 목록 (수백만 개의 값을 바뀌엇어요 항목이없습니다) 및 그 index) 는?

내가 알고 있는 모든 값을 고유하도록 예제에서와 목록에 있다.

  • I 시도하시겠습니까 :* (3.8 초 내 실제 코드) 는 첫 번째 방법은
a = [4,2,3,1,5,6]

if a.count(7) == 1:
    b=a.index(7)
    "Do something with variable b"
  • I 는 두 번째 방법은 시도하시겠습니까 (2 배 더 빠른: 1.9 초 내 진짜 코드) *
a = [4,2,3,1,5,6]

try:
    b=a.index(7)
except ValueError:
    "Do nothing"
else:
    "Do something with variable b"
  • 제안된 메소드가 스택 오버플로입니다 사용자 (2.74 초 내 진짜 코드) *
a = [4,2,3,1,5,6]
if 7 in a:
    a.index(7)

내 첫 번째 방법은 크게 두 번째 방법은 실제 코드, 3.81 삼성전자와 1.88 초 걸린다.

39 의 it& 좋은 개선, 하지만.

39 m a beginner i& 함께 있을 수 있고, 파이썬, 같은 방법으로 셨으며 및 저장 / 스크립팅하는 빠른 처리 시간이 더?

  • 내 application:* 대한 자세한 설명

내가 할 수 있는 블렌더 apiu 액세스함으로써 입자의 목록:

particles = [1, 2, 3, 4, etc.]

여기에서 I 액세스하려면 particle& # 39 의 위치:

particles[x].location = [x,y,z]

내가 이웃이 있을 경우 각 입자의 위치 및 테스트 검색을 통해 각 입자가 같은 있습니다.

if [x+1,y,z] in particles.location
    "Find the identity of this neighbour particle in x:the particle's index
    in the array"
    particles.index([x+1,y,z])
Élio Pereira
편집된 질문1일 10월 2019 в 5:59
프로그래밍
python list performance
27일 9월 2011 в 3:23
20 파운드
질문에 대한 의견 (5)
해결책
7 in a

맑고, 가장 빠른 길일.

또한 '세트' (isp) 를 사용하여 고려해보십시오 목록에서 설정하는 것보다 시간이 더 걸릴 수 있지만, 빠른 맴버십을 테스트 구할 것이다. 벤치마킹 할 수 있는 유일한 방법은 특정 는 것. (이 또한 필요한 작업에 따라 달라집니다.)

해설 (7)

다른 사람이 ',' 에서 언급된 바와 같이 매우 느린 대규모 열거합니다 수 있습니다. 다음은 ',' 세트 '와' 양분하다 '에서 "이라며" 에 대한 비교. 시간 (초) 가 로그에서는 기록하십시오 배율입니다.

! [입력하십시오. 이미지 여기에 설명을] [1]

코드는 테스트:

import random
import bisect
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import time

def method_in(a,b,c):
    start_time = time.time()
    for i,x in enumerate(a):
        if x in b:
            c[i] = 1
    return(time.time()-start_time)   

def method_set_in(a,b,c):
    start_time = time.time()
    s = set(b)
    for i,x in enumerate(a):
        if x in s:
            c[i] = 1
    return(time.time()-start_time)

def method_bisect(a,b,c):
    start_time = time.time()
    b.sort()
    for i,x in enumerate(a):
        index = bisect.bisect_left(b,x)
        if index < len(a):
            if x == b[index]:
                c[i] = 1
    return(time.time()-start_time)

def profile():
    time_method_in = []
    time_method_set_in = []
    time_method_bisect = []

    Nls = [x for x in range(1000,20000,1000)]
    for N in Nls:
        a = [x for x in range(0,N)]
        random.shuffle(a)
        b = [x for x in range(0,N)]
        random.shuffle(b)
        c = [0 for x in range(0,N)]

        time_method_in.append(math.log(method_in(a,b,c)))
        time_method_set_in.append(math.log(method_set_in(a,b,c)))
        time_method_bisect.append(math.log(method_bisect(a,b,c)))

    plt.plot(Nls,time_method_in,marker='o',color='r',linestyle='-',label='in')
    plt.plot(Nls,time_method_set_in,marker='o',color='b',linestyle='-',label='set')
    plt.plot(Nls,time_method_bisect,marker='o',color='g',linestyle='-',label='bisect')
    plt.xlabel('list size', fontsize=18)
    plt.ylabel('log(time)', fontsize=18)
    plt.legend(loc = 'upper left')
    plt.show()
해설 (4)

['세트'] [1] 항목을 넣어 수 있습니다. 조회를 설정되었습니다 매우 효율적이다.

종료기:

s = set(a)
if 7 in s:
  # do stuff

    • 39 의 편집하십시오 셀명 말할 수 있는 you& 내려받습니다 색인입니다; d 같은 요소. 죄송합니다. 세트 개념이 없는 요소 포지셔닝하십시오. 대체 이 사전 정렬 사용할 때마다 사용자의 목록 및 이진 탐색 요소를 찾아야 합니다.

[1]: http://docs.python.org/library/stdtypes.html # 추상형데이터타입 설정되었습니다 프로첸스트 설정되었습니다

해설 (3)
def check_availability(element, collection: iter):
    return element in collection
  • 사용 *
check_availability('a', [1,2,3,4,'a','b','c'])

내가 믿을 수 있는 가장 빠른 방법은 다운로드되었는지 선택한 값은 어레이입니다.

Şafak Gezer
편집된 답변11일 8월 2018 в 12:52
해설 (5)
 
a = [4,2,3,1,5,6]

index = dict((y,x) for x,y in enumerate(a))
try:
   a_index = index[7]
except KeyError:
   print "Not found"
else:
   print "found"

이렇게 하면 좋은 아이디어 있으면 이벤트여야만 doesn& # 39, 우리가 할 수 있는 t change it 부품 및 카타시안 딕트 () 는 한 번 사용 후 거듭했다. 만약 a 는 바꼈소, 자세히 설명하는 제공하십시오 너희는너희가 거지.

해설 (3)

이 말은 응용 프로그램을 사용할 수 있는 지정값이 게인에서 블룸 필터 데이터 구조.

블룸 필터 조회, 한 마디로 말할 수 없는 경우 말해둘꼐요 세트의 값은 매우 빠르게 있습니다. 그렇지 않으면 속도가 조회 할 수 있는 값을 얻을 수 있을 것으로 색인입니다 지정값이 명단요 그래서 응용 프로그램의 경우, &quot 내려받습니다 found&quot 경향이 있지 않습니다. 그 결과 훨씬 더 자주 &quot found"; 블룸 필터 추가하여 속도를 결과가 나타날 수 있습니다.

자세한 내용은 어떻게 블룸 필터는, 웹 검색 优秀 개요입니다 위키백과 는 파이썬 블룸 필터 library&quot "; 적어도 몇 유용한 구현을 제공할 것이다.

해설 (0)

이 점을 유념하십시오 '평등' 의 테스트 ('=') 뿐 아니라 연산자입니다 아이디 ('는') 에 대한 '의' 논리학 'list 는 거의 동등한 수준의 다음 (it& # 39 의 파이썬 표시되어도 스피통 에서 C 로 짜여진 아니라 실제로 적어도):

&gt. 요소에 대한 s: &gt. 만약 요소는 대상: &gt. # 빠른 확인할지 아이디 한다는 것은 &gt. 진정한 반품하십시오. &gt. 만약 요소 = 대상: &gt. # 느린 확인할지 실제 평등 &gt. 진정한 반품하십시오. &gt. 거짓값 반품하십시오.

하지만 대부분의 경우 이 상세 정보는 관련이 없는 상황에 따라 수도 있지만, 예를 들어, '속성' 는 파이썬 초보 깜짝 놀라게 한 것은 남겨두십시오 누마피.난 있다 없는 비유하 자체에 대한:

>>> import numpy
>>> numpy.NAN == numpy.NAN
False
>>> numpy.NAN is numpy.NAN
True
>>> numpy.NAN in [numpy.NAN]
True

이런 특이한 구별할 수 있는 건 ' ()' 같은 사용할 수 있습니다.

>>> lst = [numpy.NAN, 1 , 2]
>>> any(element == numpy.NAN for element in lst)
False
>>> any(element is numpy.NAN for element in lst)
True

'의' 논리학 ' ()' 와 '목록 기록하십시오 대한 모든 것:

any(element is target or element == target for element in lst)

그러나 이것이 내가 강조하십시오 모서리입니다 경우 대부분의 경우 '과' 에서 작동자 매우 최적화 및 정확히요 그리웠댔지 물론 (통칭 '목록' 또는 '세트' 를 통해).

해설 (1)

사용하거나 'contains':

sequence.__contains__(value)
  • Demo:*
>>> l=[1,2,3]
>>> l.__contains__(3)
True
>>>
해설 (0)

코드, 그러나 매우 빠른 검색을 위해 알고리즘입니다 아닙니다.

목록 및 그 가치를 찾고자 하는 경우, 이 숫자를 모두 무척 간단합니다. 만약 문장열: 아래에는:

    • 이제 n&quot "; 목록에 디스테이징하는 수
    • 옵션임 단계: 필요한 경우 색인입니다 요소: 두 번째 열을 추가 현재 색인입니다 요소 (0 부터 n-1) - 나중에 볼 수 있는 목록
  • 주문하십시오 목록이거나 복사본을 만들어 (지저스 ())
  • 루핑.
  • 비교하십시오 n/2th 요소에 대한 니 번호 목록
  • 다시 indexe n/2-n 사이에 큰 경우, 루프
  • 다시 indexe 0-n/2 사이에 작은 경우, 루프
  • 만약 같은: 잘 오셨습니다
  • 목록에서 찾을 때까지 계속 줄어들고 정보기술 (it) 또는 2 개만 숫자임 (아래 잔인하니 찾고 있는 중)
  • 이 모든 요소에 발견하리니 많아야 목록은 19 단계 1.000.000 (log (2) n 정확히)

또한, 필요한 경우 원래 위치를 니 번호 여바바 이에 대한 두 번째, 인덱스 컬럼.

이 방법을 사용할 수 없게 될 경우 목록은 숫자, 그리고 있지만, 여전히 빠른 비교 / 수 있는 함수를 정의하여 써줬지 주문하십시오 할 수 있습니다.

물론 이 요구를 있지만 이 같은 투자 확대를 위한 목록을 확인, 자꾸 정렬할지 () 메서드를 재사용합니다 그만한 가치가 있을 수 있습니다.

Peter Mortensen
편집된 답변11일 5월 2019 в 1:50
해설 (1)

39 의 속도 향상 솔루션에 대한 큰 @winston Ewert& 익올때 있지만, 매우 큰 열거합니다 이 스택 오버플로 오토메이티드 이 try:/except:/else 나타냅니다. 그러나 분기로의 chunghwa 될 경우 종종 도달했음 둔화됐다. ' ()' 방법을 활용할 수 있는 대안은 이제 딕트:

"' a = [4.2,3.1,5.6]

인덱스화할 딕트 = (x, y 에 대해 열거합니다. (x, y) (a))

b = 이네스트제 (7, 없음) 만약 b 가 없는 없음: 뭔가 b&quot 가변적입니다 함께 "; "'

이 방법은 대비하여 '그냥' 이제 (key, 기본), t # 39 의 딕트 작성하더라도 can& 때 중요한 것입니다. , 는 χ02 경우 키 값을 되돌려줍니다 (딕트 것과 ' [핵심]') 이 있지만, 그렇지 않은 경우 () '' 이제 너회의 되돌려줍니다 기본값입니다 (here '없음'). 이 경우 해당 사탄들 해야 합니다 'a' 의 기본 않을 것입니다.

해설 (0)

처음 질문으로 없었다.

&gt. 가장 빠른 길은 지정하십시오. 값을 다운로드되었는지 존재하는 바뀌엇어요 (목록 &gt. 수백만 개의 값을 항목이없습니다) 및 그 index) 는?

따라서 다음 두 가지 사항을 찾기:

백업이었습니다 항목이 목록, 1. 2. 지정하십시오. 인덱스 (목록에서 경우).

나는 이 모든 경우에, 추가된 인덱스화합니다 @xslittlegrass 수정되었음 향해, 연산 코드를 추가로 메서드입니다.

  • 결과 *

! [입력하십시오. 이미지 여기에 설명을] [1]

  • 메서드을 are:*
  1. 기본적으로 있는 x 의 경우 b: 바실리네스 반품하십시오 (x)
  2. 시도하시겠습니까 시도하시겠습니까 / catch on 바실리네스 (x) (생략할지 여부를 확인할 수 있는 x 때문에 b)
  3. 기본적으로 설정되었습니다 x 의 경우 세트 (b): 바실리네스 반품하십시오 (x)
  4. b 에 대해 x 정렬할지 양분하다 정렬하려면 색상에는 인덱스화하여 이진 탐색 (b). 참고 있는 b 에서 누가 모드용 @xslittlegrass 되돌려줍니다 인덱스화할 정렬할지 당초 아닌 b)
  5. 역동기화 양식 b, d 는 사전 클린업합니다 역동기화 루프 그럼 d [x] 에는 색인입니다 x.
  • 결과에 따르면 5 는 fastest.* 방법

흥미롭게도 이 및 시도하시겠습니까 설정되었습니다 avamer 방식이 시간.

  • 테스트 코드*의
import random
import bisect
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import timeit
import itertools

def wrapper(func, *args, **kwargs):
    " Use to produced 0 argument function for call it"
    # Reference https://www.pythoncentral.io/time-a-python-function/
    def wrapped():
        return func(*args, **kwargs)
    return wrapped

def method_in(a,b,c):
    for i,x in enumerate(a):
        if x in b:
            c[i] = b.index(x)
        else:
            c[i] = -1
    return c

def method_try(a,b,c):
    for i, x in enumerate(a):
        try:
            c[i] = b.index(x)
        except ValueError:
            c[i] = -1

def method_set_in(a,b,c):
    s = set(b)
    for i,x in enumerate(a):
        if x in s:
            c[i] = b.index(x)
        else:
            c[i] = -1
    return c

def method_bisect(a,b,c):
    " Finds indexes using bisection "

    # Create a sorted b with its index
    bsorted = sorted([(x, i) for i, x in enumerate(b)], key = lambda t: t[0])

    for i,x in enumerate(a):
        index = bisect.bisect_left(bsorted,(x, ))
        c[i] = -1
        if index < len(a):
            if x == bsorted[index][0]:
                c[i] = bsorted[index][1]  # index in the b array

    return c

def method_reverse_lookup(a, b, c):
    reverse_lookup = {x:i for i, x in enumerate(b)}
    for i, x in enumerate(a):
        c[i] = reverse_lookup.get(x, -1)
    return c

def profile():
    Nls = [x for x in range(1000,20000,1000)]
    number_iterations = 10
    methods = [method_in, method_try, method_set_in, method_bisect, method_reverse_lookup]
    time_methods = [[] for _ in range(len(methods))]

    for N in Nls:
        a = [x for x in range(0,N)]
        random.shuffle(a)
        b = [x for x in range(0,N)]
        random.shuffle(b)
        c = [0 for x in range(0,N)]

        for i, func in enumerate(methods):
            wrapped = wrapper(func, a, b, c)
            time_methods[i].append(math.log(timeit.timeit(wrapped, number=number_iterations)))

    markers = itertools.cycle(('o', '+', '.', '>', '2'))
    colors = itertools.cycle(('r', 'b', 'g', 'y', 'c'))
    labels = itertools.cycle(('in', 'try', 'set', 'bisect', 'reverse'))

    for i in range(len(time_methods)):
        plt.plot(Nls,time_methods[i],marker = next(markers),color=next(colors),linestyle='-',label=next(labels))

    plt.xlabel('list size', fontsize=18)
    plt.ylabel('log(time)', fontsize=18)
    plt.legend(loc = 'upper left')
    plt.show()

profile()
DarrylG
편집된 답변13일 11월 2019 в 9:55
해설 (0)

이 협력했습니다 가져다줄래요: (목록 번역, 한 줄 광고문)

[list_to_search_in.index(i) for i in list_from_which_to_search if i in list_to_search_in]

내가 가진 모든 항목 및 list_to_search_in 'a' 와 'list_from_which_to_search indexe 반품하십시오 있는 항목의' 싶었다.

이 인덱스를 되돌려줍니다 좋은 목록.

Georgy
편집된 답변6일 11월 2019 в 3:23
해설 (0)

가져다줄래요 전송되었기 0.030 초 (실제), 초 (사용자), 그리고 0.026 0.004 초 (시스템).

try:
print("Started")
x = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"]

i = 0

while i < len(x):
    i += 1
    if x[i] == "e":
        print("Found")
except IndexError:
    pass
Peter Mortensen
편집된 답변11일 5월 2019 в 1:50
해설 (0)

코드 확인하기 위해 존재하는 두 요소 시스템을스토리지 시스템을 제품 는 k:

n = len(arr1)
for i in arr1:
    if k%i==0:
        print(i)
Peter Mortensen
편집된 답변11일 5월 2019 в 1:51
해설 (0)