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我正在尝试优化 Python 中的算法纯粹是为了好玩/好奇。我有一个列表,我不断地从中添加项目和删除项目。我知道 Python 列表的实现方式,Python 会根据列表的大小为您在内存中重新定位列表。例如,如果您有一个包含 10 个成员的列表,这 10 个指针将连续存储在内存中,但可能没有空间容纳 100 个连续的指针,因为另一个程序可能占用了挡路的内存块。因此,当您向列表中添加更多成员时,有时 Python 会将整个列表重新定位到内存中的不同位置,以便为列表扩展提供更多空间。
我很想知道 Python 中是否有一个自定义数据结构,其行为类似于列表,但允许我避免执行重定位的性能成本。我期待这个数据类型会事先询问我,我预计它会有多少成员,然后它会在内存中分配一个大的连续空间,这样它就不需要重新定位列表,因为它会慢慢增长到我的成员数量指定。
(注意:我尝试使用 Numpy 数组,但我不得不保留一个单独的“针”变量来保持列表的大小,恐怕在 Python 中维护该针的开销比收获。)
最佳答案
出于好奇,我实现了简单的基准测试来测试这里提到的各种方法。正如人们预测的那样,差异非常小。也就是说,对于较大的数据集,预先分配列表并跟踪大小会更快,但这当然只是在最后添加/删除项目时的情况。
基准
import time
from collections import deque
def normal(size):
res = []
for x in xrange(size):
res.append(x)
def prealloc(size):
res = [0] * size
len = 0 # Separate length tracking
for x in xrange(size):
res[len] = x
len += 1
def deq(size):
res = deque()
for x in xrange(size):
res.append(x)
FUNCS = [
['list', normal],
['pre-allocate', prealloc],
['deque', deq]
]
size = 10
while size <= 10000000:
print 'size: {0}'.format(size)
for n, f in FUNCS:
start = time.clock()
for i in xrange(30):
f(size)
t = time.clock() - start
print '{}: {}'.format(n, (t / 30))
size *= 100
print ''
结果
size: 10
list: 2.13049681786e-06
pre-allocate: 2.03719038788e-06
deque: 2.00608824456e-06
size: 1000
list: 0.000104425446219
pre-allocate: 8.72415120307e-05
deque: 0.000106369330176
size: 100000
list: 0.00984092031242
pre-allocate: 0.00825001457913
deque: 0.0101434508606
size: 10000000
list: 1.23171166758
pre-allocate: 0.876017370547
deque: 1.05051393959
测试是在 Windows 8 上使用 Python 2.7.10 运行的。
关于Python:一个不会被重新定位的列表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37072953/
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