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我有一个循环,它生成数字组合并求解,看看它们是否等于一个解。运行分析器后,我发现求和以及与解决方案的比较花费了最长的时间。这仅仅是由于对每个人的调用数量所致,还是有办法加快速度?
分析器输出:[姓名、调用次数、时间(ms)、自己的时间(ms)]
[listcomp, 23114767, 5888, 5888] 总时间的 25%。
[builtin.sums, 23164699, 3097, 3097] 总时间的 12%
现在我想不出一种方法来缩小搜索范围,因此尝试在其他地方节省时间:)
感谢您的帮助。
rangedict = {'f1': range(1850, 1910), 'f2': range(2401, 2482), 'f3': range(5150, 5850)}
coefficient = [-3, 1, 1]
possiblesolution = 1930
for combination in itertools.product(*rangedict.values()):
if solutionfound:
break
else:
currentsolution = sum([x*y for x, y in zip(coefficient, combination)])
if currentsolution == possiblesolution:
solutionfound = True
dosomething()
最佳答案
正如评论中提到的:直接将系数打包到范围
中会加快整个过程的速度:
from itertools import product
possiblesolution = 1930
solutionfound = False
rangedict2 = {'f1': range(-3*1850, -3*1910, -3),
'f2': range(2401, 2482),
'f3': range(5150, 5850)}
for combination in product(*rangedict2.values()):
if sum(combination) == possiblesolution:
solutionfound = True
print(combination[0]//(-3), combination[1], combination[2])
break
<小时/>
或者完全不同的方法:创建一个字典,其中包含可以从 f1
和 f2
获得的总和,然后检查您的目标是否possiblesolution
可以到达:
from collections import defaultdict
rangedict3 = {'f1': range(-3*1850, -3*1910, -3),
'f2': range(2401, 2482),
'f3': range(5150, 5850)}
sums = {item: [[item]] for item in rangedict3['f1']}
# sums = {-5550: [[-5550]], -5553: [[-5553]], ...}
new_sums = defaultdict(list)
for sm, ways in sums.items():
for item in rangedict3['f2']:
new_sum = sm + item
for way in ways:
new_sums[new_sum].append(way + [item])
# new_sums = {-3149: [[-5550, 2401], [-5553, 2404], ...],
# -3148: [[-5550, 2402], [-5553, 2405], ...],
# ....}
for item in rangedict3['f3']:
if possiblesolution - item in new_sums:
f1_f2 = new_sums[possiblesolution - item]
print(f1_f2[0][0]//(-3), f1_f2[0][1], item)
# print(new_sums[possiblesolution - item], item)
break
这样你也可以轻松获得剩余的解决方案。
<小时/>或者将 f2
和 f3
合并在一起:
f1 = rangedict3['f1']
f2 = rangedict3['f2']
f3 = rangedict3['f3']
# the sums that are reachable from f2 and f3
f2_f3 = range(2401 + 5150, 2482 + 5850)
for item in f1:
if possiblesolution - item in f2_f3:
pmi = possiblesolution - item
x1 = item//(-3)
for x2 in f2:
if pmi-x2 in f3:
x3 = pmi-x2
break
print(x1, x2, x3)
break
<小时/>
最后一个小的加速:如果您确实只需要一种解决方案,则 x2
和 x3
只有 4 种(可能甚至 3 种)可能的情况:
f1 = rangedict3['f1']
f2 = rangedict3['f2']
f3 = rangedict3['f3']
min_x2 = min(f2)
max_x2 = max(f2)
min_x3 = min(f3)
max_x3 = max(f3)
# the sums that are reachable from f2 and f3
f2_f3 = range(2401 + 5150, 2482 + 5850 - 1)
for item in f1:
if possiblesolution - item in f2_f3:
pmi = possiblesolution - item
x1 = item//(-3)
if pmi-min_x2 in f3:
x2 = min_x2
x3 = pmi-x2
elif pmi-max_x2 in f3:
x2 = max_x2
x3 = pmi-x2
elif pmi-min_x3 in f2:
x3 = min_x3
x2 = pmi-x3
# elif pmi-max_x3 in f2:
else:
x3 = max_x3
x2 = pmi-x3
print(x1, x2, x3)
break
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