Wol*_*olf 5 python recursion performance python-3.x
我写了这个相当差的Python函数进行素数分解:
import math
def factor(n):
for i in range(2, int(math.sqrt(n)+1)):
if not n % i:
return [i] + factor(n//i)
return [n]
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它按预期工作,现在我对使用迭代方法时性能是否更好感兴趣:
def factor_it(n):
r = []
i = 2
while i < int(math.sqrt(n)+1):
while not n % i:
r.append(i)
n //= i
i +=1
if n > 1:
r.append(n)
return r
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
但我观察到的(虽然函数给出了相同的结果)是迭代函数需要更长的时间才能运行.这样做时至少我有这种感觉:
number = 31123478114123
print(factor(number))
print(factor_it(number))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
所以我衡量:
setup = '''
import math
def factor(n):
for i in range(2, int(math.sqrt(n)+1)):
if not n % i:
return [i] + factor(n//i)
return [n]
def factor_it(n):
r = []
i = 2
while i < int(math.sqrt(n)+1):
while not n % i:
r.append(i)
n //= i
i +=1
if n > 1:
r.append(n)
return r
'''
import timeit
exec(setup)
number = 66666667*952381*290201
print(factor(number))
print(factor_it(number))
print(timeit.Timer('factor('+str(number)+')',setup=setup).repeat(1,1))
print(timeit.Timer('factor_it('+str(number)+')',setup=setup).repeat(1,1))
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这就是我得到的:
[290201, 952381, 66666667]
[290201, 952381, 66666667]
[0.19888348945642065]
[0.7451271022307537]
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为什么在这种情况下递归方法比迭代方法更快?
我使用WinPython-64bit-3.4.4.2(Python 3.4.4 64bits).
这是因为你sqrt
每次都要重新计算.此修改的运行速度与递归版本一样快:
def factor_it2(n):
r = []
i = 2
lim = int(math.sqrt(n)+1)
while i < lim:
while not n % i:
r.append(i)
n //= i
lim = int(math.sqrt(n)+1)
i += 1
if n > 1:
r.append(n)
return r
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timeit
给了我这些时间:
factor 0.13133816363922143
factor_it 0.5705408816539869
factor_it2 0.14267319543853973
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我认为剩下的微小差别是由于for … in range(…)
比等效while
循环更快,因为for
循环可以使用生成器而不必执行一堆比较.