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分类:Python编程与实践 | 用户: (1.2k 分)

2 个回答

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除了算法层面尽量优化以外,尽量用内置函数和自带库,用pypy运行你的代码,大多时候都能让你的代码运行更快;

对于计算瓶颈的应用,还可以考虑用C/C++来进行扩展,参考官方文档:使用 C 或 C++ 扩展 Python

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- 写简洁的代码,确保不会出现重复操作

- 尽量使用内部方法,比如使用内置的排序函数,而非自己写的排序函数

- 涉及到hash操作时,尽量使用hash表查找的方式,比如判断list中是否存在某个元素a,可以用a in list而非使用for循环一个个比较

- 使用Cpython加速

- 涉及到矩阵或数组操作时,尽量使用矩阵或数组操作,而非逐元素操作。

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最后,python是一门解释性语言,最大的优点是可读性强,随之带来的是运行效率的降低;如果追求运行效率,建议考虑C,C++等编译语言
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