Inhaltsverzeichnis
Wie optimiert man die Leistung des Tasmanian Camel Puzzle-Codes?
Identifizierung des Leistungsproblems
Behebung des Leistungsproblems
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie kann ich den A*-Algorithmus zur Lösung des Tasmanischen Kamel-Rätsels optimieren?

Wie kann ich den A*-Algorithmus zur Lösung des Tasmanischen Kamel-Rätsels optimieren?

Jan 04, 2025 am 11:52 AM

How Can I Optimize the A* Algorithm for Solving the Tasmanian Camel Puzzle?

Wie optimiert man die Leistung des Tasmanian Camel Puzzle-Codes?

Dieser Code zielt darauf ab, das Tasmanian Camel Puzzle mithilfe des A*-Algorithmus zu lösen. Die Leistung wird jedoch aufgrund eines Engpasses im Code beeinträchtigt.

Identifizierung des Leistungsproblems

Eine Reihe von Stack-Traces zeigen, dass die meiste Zeit in Zeile 80 der Astar-Funktion verbracht wird :

openlist.put((current.g + heuristicf(neighbor), node(neighbor, current.g + 1, current)))
Nach dem Login kopieren

Diese Zeile umfasst mehrere Vorgänge:

  • Addition von ganze Zahlen
  • Aufruf von heuristicf()
  • Erstellung eines neuen Knotenobjekts
  • Hinzufügung zur offenen Liste

Isolierung dieser Operationen in separate Zeilen würde helfen, die Ursache der Verlangsamung zu ermitteln. Es ist jedoch offensichtlich, dass die wiederholte Berechnung der Heuristik für benachbarte Anordnungen einen potenziellen Leistungsengpass darstellt.

Behebung des Leistungsproblems

Berücksichtigen Sie die folgenden Vorschläge, um die Leistung des Codes zu verbessern:

  • Speichern Sie das Ergebnis der heuristischen Berechnung für jede Anordnung in einem Wörterbuch, um eine mehrfache Neuberechnung zu vermeiden Zeiten.
  • Optimieren Sie die heuristische Funktion, indem Sie Bereiche identifizieren, in denen unnötige Berechnungen oder Iterationen reduziert werden können.
  • Erkunden Sie alternative heuristische Funktionen, die möglicherweise genauere Schätzungen der Entfernung zur Lösung liefern.
  • Erwägen Sie die Verwendung einer anderen Datenstruktur für die offene Liste, beispielsweise einer sortierten Liste, um den Zeitaufwand für das Sortieren und Finden der nächstniedrigeren zu reduzieren Wert.
  • Implementieren Sie einen Caching-Mechanismus für benachbarte Anordnungen, um deren wiederholte Generierung zu vermeiden.
  • Verwenden Sie parallele Verarbeitungstechniken, um die Arbeitslast auf mehrere Kerne/Prozessoren zu verteilen, insbesondere wenn der Code einen erheblichen Betrag ausgibt Zeit in rechenintensiven Funktionen wie Heuristicf.

Durch die Implementierung dieser Optimierungen sollte sich die Leistung des Codes erheblich verbessern, sodass dies möglich ist Lösen Sie größere Rätselinstanzen effizienter.

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