python - Python 中的列表理解以计算列表的最小值和最大值

Question

我有以下代码来计算列表的最小值和最大值以节省内存效率

x_min = float('+inf')
x_max = float('-inf')

for p in points_in_list:
    x_min = min(x_min, p)
    x_max = max(x_max, p)

其中 points_in_list 是一个(大)数字列表。我想知道是否有一种方法可以使用 List Comprehensions 计算最小值和最大值并节省内存。

Answer 1

我是生成器和理解的忠实粉丝，但在这种情况下，它们似乎不是正确的方法，因为:

1. 你想计算列表的min和max
2. 你的名单很大

如果您只想计算min 或max 中的一个，您可以只对它使用min/max 函数。但是因为你想要两者，你将不得不遍历列表两次以首先提取最小值然后提取最大值。 IE。像这样:

x_min = min(points)
x_max = max(points)

让我们玩一些时间。首先调用列表中的最小值和最大值:

>>> import timeit
>>> def with_gens(l):
...     return min(l), max(l)
...
>>> timeit.timeit('with_gens(range(6000000))', 'from __main__ import with_gens', number=5)
1.7451060887015188

现在只循环一次，使用你的代码:

>>> def with_loop2(l):
...     x_max = float('+inf')
...     x_min = float('-inf')
...     for el in l:
...         x_min = min(x_min, el)
...         x_max = max(x_max, el)
...     return x_min, x_max
...
>>> timeit.timeit('with_loop2(range(6000000))', 'from __main__ import with_loop2', number=5)
11.636076105071083

疯了吧？

这种方法完全没有内存问题。但是，它在每个循环中设置了 x_max 和 x_min，这实际上是一种不必要的浪费:您只想在找到更大/更小的值时重置变量。我们可以轻松解决这个问题。

所以...让我们尝试只循环一次，但要避免不必要的重置。

>>> def with_loop(l):
...     x_min = float('-inf')
...     x_max = float('+inf')
...     for el in l:
...         if el < x_min:
...             x_min = el
...         elif el > x_max:
...             x_max = el
...     return x_min, x_max
...
>>> timeit.timeit('with_loop(range(6000000))', 'from __main__ import with_loop', number=5)
3.961046726963332

哦惊喜

虽然只循环一次的算法在纸面上看起来更高效，但它被 min 和 max 的内部优化打败了。此外，在每个循环中设置 var 和仅在必要时设置 var 之间的区别是巨大的。 你永远不会停止学习。