我有一个从CSV文件读取1000行的Python脚本。 为什么迭代列表中的csv.reader对象要比等价的显式for循环慢4个数量级?下面是我机器上的代码片段和它们的时间(通过time.time()): with open("file.csv", 'r', newline = "\n") as f:
reader = csv.readerif i
会不会有性能上的差别和
sum(x.some_condition() for x in a_list))?我之所以问这个问题,是因为有人告诉我,列表理解是高度优化的,所以我很好奇这两者之间的优化是什么,因为在第一种情况下,我们总是用相同的整数求和,可能会利用分支预测,而在另一种情况下,我们只能预测迭代器中的项目数
为什么在2d矩阵中使用外部循环初始化对角线要比在列表理解中快得多?我使用的是列表理解,但我在a problem involving dynamic programming的Leetcode中遇到了超出时间限制的问题。我以为我的算法是错的。切换到外部循环可以在一半的时间内解决它,并且我的解决方案被接受。下面是我<
做Hackerrank挑战,并找到一个比我现在的问题更快的解决方案。我对.map和.filter的理解是,它们都是O(n)函数。但是当使用filter和map执行时,要比两个for循环快得多。为什么会这样呢?参考:我的两个For循环实现: let countArr = new Array(queries.length){