import random
import time
for x in range(1,9):
r = 10**x # do different val for the bound in randint()
m = int(r/2)
print("For rand", r)
# s_not is non sorted list
s_not = [random.randint(1,r) for i in range(10**7)]
# s_yes is sorted
s_yes = sorted(s_not)
# do some loop over the sorted list
start = time.time()
for i in s_yes:
if i > m:
_ = 1
else:
_ = 1
end = time.time()
print("yes", end-start)
# do the same to the unsorted list
start = time.time()
for i in s_not:
if i > m:
_ = 1
else:
_ = 1
end = time.time()
print("not", end-start)
print()
For rand 10
yes 1.0437555313110352
not 1.1074268817901611
For rand 100
yes 1.0802974700927734
not 1.1524150371551514
For rand 1000
yes 2.5082249641418457
not 1.129960298538208
For rand 10000
yes 3.145440101623535
not 1.1366300582885742
For rand 100000
yes 3.313387393951416
not 1.1393756866455078
For rand 1000000
yes 3.3180911540985107
not 1.1336982250213623
For rand 10000000
yes 3.3231537342071533
not 1.13503098487854
For rand 100000000
yes 3.311596393585205
not 1.1345293521881104
因此,当增加randint()中的界限时,排序列表上的循环会变慢。为什么?
>>> from random import randint, seed
>>> seed(987987987)
>>> for x in range(1, 9):
... r = 10 ** x
... js = [randint(1, r) for _ in range(10_000_000)]
... unique = set(map(id, js))
... print(f"{r:12,} {len(unique):12,}")
...
10 10
100 100
1,000 7,440,909
10,000 9,744,400
100,000 9,974,838
1,000,000 9,997,739
10,000,000 9,999,908
100,000,000 9,999,998
问题内容: Python的复杂性是什么?Python是否检查给定的iterable是否已排序,还是我必须自己做?我在文档中的任何地方都找不到它。 问题答案: 这 完全 取决于实现。python保证的是内置排序算法是 稳定的 (比较相等的元素保留其相对顺序)。如果要实现,甚至可以使用稳定的冒泡排序。 Cpython使用TimSort(插入排序的合并排序合并),如果输入已经排序,我相信它具有O(N)的
我一直在玩Java 8 ,我决定对 和 流进行微基准测试。正如预期的那样, 的速度是原来的两倍,但还是出现了其他一些问题--如果我在将数据传递给 之前先对其进行排序,则与传递未排序列表相比, Map->Collect/code>得到结果所需的时间要多出5-8倍。 下面是一个更好的基准测试代码 结果也是相似的: 那么,我的问题是为什么过滤一个未排序的列表比过滤一个已排序的列表更快呢?
我发现了这个流行的9岁左右的问题,并决定重新检查它的结果。 所以,我有AMD Ryzen 9 595 0x、Clang++10和Linux,我从问题中复制粘贴了代码,下面是我得到的: 分类-0.549702秒: 未排序-0.546554s: 我很确定的事实是,未经排序的版本被证明是快了3ms,只是噪音,但它似乎不再慢了。 那么,CPU的架构发生了什么变化(以至于不再慢一个数量级)? 以下是多次运行
问题内容: 我目前正在用Java编写一种快速排序算法,以对整数的随机数组进行排序,然后使用System.nanoTime()对它们进行计时。这些数组的大小是10的幂,从10 ^ 3到10 ^ 7结束。此外,随机列表具有不同的属性。我正在对纯随机列表进行排序,具有一些相同值的列表(fewUnique),反向排序的列表,已排序的列表和几乎已排序的列表。 排序有效。它对数组进行递归快速排序,直到需要对数
我的代码是用Python3编写的,目的是打印回文。它应该遍历2个3位数字的所有回文积,如下所示: 注意注释掉的打印。当这还在的时候,本该打印出来的回文都出来了。当我运行代码时,没有语句,控制台只打印出“none”。 据我所知,我的逻辑是正确的,那么为什么会发生这种情况呢?编辑:同样,当我对我的列表进行逆序排序时,99999排在第一位。我认为这是因为python看着连续的9并认为它是最大的。但是,有
问题内容: 我有一个处理DataFrame的函数,主要用于将数据处理到存储桶中,使用会在特定列中创建功能的二进制矩阵。 为了避免立即使用此函数处理所有数据(该数据将耗尽内存并导致iPython崩溃),我使用以下方法将大型DataFrame分为多个块: 会自动创建一个基于内容的新栏目和这些都有可能为每个不同df在df_list。 加工后,我串接DataFrames回到一起使用: 第一块的处理时间是完