Bagaimanakah Python Mengoptimumkan Penggabungan Rentetan dalam Gelung?

DDD
Lepaskan: 2024-10-31 16:22:02
asal
586 orang telah melayarinya

How Does Python Optimize String Concatenation in Loops?

Menggabungkan Rentetan dalam Python: Mencapai Kecekapan

Dalam Python, menambahkan satu rentetan kepada rentetan yang lain secara tradisinya dicapai melalui tugasan:

var1 = "foo"
var2 = "bar"
var3 = var1 + var2
Salin selepas log masuk

Walaupun pendekatan ini mudah, ia boleh menjadi tidak cekap apabila menggabungkan berbilang rentetan, terutamanya dalam gelung. Untuk menangani perkara ini, CPython telah memperkenalkan pengoptimuman untuk meningkatkan prestasi dalam senario sedemikian.

Pengoptimuman Rangkaian Rentetan CPython

Pengoptimuman CPython melibatkan sambungan rentetan di tempat. Apabila rentetan disatukan ke penghujung rentetan lain yang dirujuk oleh hanya satu pembolehubah, jurubahasa cuba melanjutkan rentetan asal dan bukannya mencipta objek baharu. Operasi ini dilunaskan O(n), bermakna kerumitan masa untuk menambahkan berbilang rentetan dalam gelung dikurangkan dengan ketara.

Sebagai contoh, kod berikut:

s = ""
for i in range(n):
    s += str(i)
Salin selepas log masuk

yang digunakan untuk mempunyai kerumitan masa O(n^2), kini berjalan pada O(n).

Impak Pengoptimuman

Pengoptimuman ini mempunyai kesan yang besar terhadap prestasi, terutamanya untuk penyambungan rentetan dalam gelung. Ujian empirikal menunjukkan bahawa penambahan satu juta rentetan kini mengambil masa hanya 173 milisaat, berbanding 14.6 saat menggunakan pendekatan O(n^2) lama.

Penghadan

Ia penting untuk ambil perhatian bahawa pengoptimuman ini khusus untuk CPython dan mungkin tidak digunakan pada pelaksanaan Python lain seperti PyPy atau Jython. Selain itu, ia hanya terpakai apabila rentetan dirujuk oleh pembolehubah tunggal. Jika terdapat berbilang rujukan, objek rentetan asal tidak akan dilanjutkan dan faedah prestasi akan hilang.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Python Mengoptimumkan Penggabungan Rentetan dalam Gelung?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan
Tentang kita Penafian Sitemap
Laman web PHP Cina:Latihan PHP dalam talian kebajikan awam,Bantu pelajar PHP berkembang dengan cepat!