如何加速一个简单的for循环？

我们直接进入主题，来看一段非常简单的Python的 for 循环代码：

for i in range(10000):
    x[i] = x[i] + 10

看到这代码，肯定有小伙伴会有疑问，这么简单的代码你告诉我竟然可以优化？？？

还真可以！

且听我慢慢分析：

首先我们要意识到，这个循环体循环了10000次。

那么加速的其中一个关键就是减少循环次数，因为每次循环结束之后本质上都是一个分支指令的判断，判断这次循环是否结束。如果是则跳出循环，进行下一个代码块的执行，否则继续循环。

另外我们还可以充分利用cpu内的寄存器。

程序在执行前，编译器会自动给我们的加法指令分配各个不同的寄存器，避免指令流水线的数据冲突，这样循环内多路并行也降低了时间开销。 得此，优化后我们的程序如下:

for i in range(0, 10000, 5):
    x[i] = x[i] + 10
    x[i+1] = x[i+1] + 10
    x[i+2] = x[i+2] + 10
    x[i+3] = x[i+3] + 10
    x[i+4] = x[i+4] + 10

经过测试，优化后的程序所花时间为69ms，而未经优化的程序时间为81ms。

饱受Leetcode超时困扰的小伙伴，这样的小trick也许能帮助你们侥幸过关！

对这类优化感兴趣的小伙伴，可以参考计算机体系结构相关内容学习。速速上车