考虑以下功能:
def fact1(n):
if n < 2:
return 1
else:
return n * fact1(n-1)
def fact2(n):
if n < 2:
return 1
return n * fact2(n-1)
它们应该是等效的。但是存在性能差异:
>>> T(lambda : fact1(1)).repeat(number=10000000)
[2.5754408836364746, 2.5710129737854004, 2.5678811073303223]
>>> T(lambda : fact2(1)).repeat(number=10000000)
[2.8432059288024902, 2.834425926208496, 2.8364310264587402]
不带的版本else慢10%。这非常重要。为什么?
对我来说,它们的速度几乎相同:(Debian上的Python 2.6.6)
In [4]: %timeit fact1(1)
10000000 loops, best of 3: 151 ns per loop
In [5]: %timeit fact2(1)
10000000 loops, best of 3: 154 ns per loop
字节码也非常相似:
In [6]: dis.dis(fact1)
2 0 LOAD_FAST 0 (n)
3 LOAD_CONST 1 (2)
6 COMPARE_OP 0 (<)
9 JUMP_IF_FALSE 5 (to 17)
12 POP_TOP
3 13 LOAD_CONST 2 (1)
16 RETURN_VALUE
>> 17 POP_TOP
5 18 LOAD_FAST 0 (n)
21 LOAD_GLOBAL 0 (fact)
24 LOAD_FAST 0 (n)
27 LOAD_CONST 2 (1)
30 BINARY_SUBTRACT
31 CALL_FUNCTION 1
34 BINARY_MULTIPLY
35 RETURN_VALUE
36 LOAD_CONST 0 (None)
39 RETURN_VALUE
In [7]: dis.dis(fact2)
2 0 LOAD_FAST 0 (n)
3 LOAD_CONST 1 (2)
6 COMPARE_OP 0 (<)
9 JUMP_IF_FALSE 5 (to 17)
12 POP_TOP
3 13 LOAD_CONST 2 (1)
16 RETURN_VALUE
>> 17 POP_TOP
4 18 LOAD_FAST 0 (n)
21 LOAD_GLOBAL 0 (fact)
24 LOAD_FAST 0 (n)
27 LOAD_CONST 2 (1)
30 BINARY_SUBTRACT
31 CALL_FUNCTION 1
34 BINARY_MULTIPLY
35 RETURN_VALUE
唯一的区别是,如果控制到达函数主体的末尾,则else返回包含代码的版本None。
请检查这段代码,看看@Arun R在如何计算覆盖另一个矩形的矩形面积中所说的算法有什么问题 为什么它没有删除其他内部的矩形
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