计算低于阈值的列表值的最快方法

Question

是否有等效于 numpy.count_nonzero(lst < t) 的列表方法？当我在列表 (lst < t) 上使用它时，只返回 True 而不是布尔值列表。我想计算低于某个阈值的列表值，哪个更好 - 转换为 numpy-array，使用排序，某种列表/生成器理解或其他什么？

Answer 1

不推荐排序，因为它是 O(N*logN)，其中所有其他解决方案都只是 O(N)。

您可以使用生成器表达式和generator-len函数，如下所示：

n = iterlen( x for x in lst if x < t )

这比列表理解更好，因为您不需要构建临时列表（您使用 len），这会占用时间和内存。

根据问题的详细信息（列表大小、元素类型），转换为 numpy 数组可能会更快。您应该为这两种方法计时，看看哪种方法最适合您的情况。

当然，如果可能的话，最好的解决方案是将列表表示为一个 numpy 数组。如果你这样做，numpy.count_nonzero(lst < t)几乎可以肯定是最快的。

或者，如果您可以首先构建一个排序列表，则可以count_less使用bisect. 这里的复杂度是 O(logN)，这对于大型列表来说是最快的。