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Python if else 微优化

1、问题背景在考虑代码优化时，我很好奇在 Python 中哪种方式开销更大：if x: d = 1else: d = 2还是d = 2if x: d = 1我想知道减少第二种方式中的行数是否比条件切换的成本更高...2、解决方案不要思考，不要猜测，而是去测量——使用 shell 命令行中的 timeit（这是迄今为止使用它的最佳且最简单的方式！）。...，当 x 为 false 时，“仅仅-if”形式可以节省 1.4 纳秒，但当 x 为 true 时，它的开销为 40.2 纳秒，而“if/else”形式的开销。...当差异如此微小时，你应该反复测量，建立噪声水平，并确保你没有将“噪声”中的差异视为显着差异。...例如，要比较语句与表达式 if/else 在“x 为 true”的情况，请重复执行几次：$ python -mtimeit -s'x=1' 'd=1 if x else 2'10000000 loops

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每周一总结 总结（2） redis lua相关

Lua将简单的过程语法和 基于关联数组和可扩展语义的强大数据描述相结合。是一种动态类型化的语言。...线程跟协程的区别：可以同时有多个线程运行、但是同时只能有一个协程运行。处于运行状态的协程只有被挂起时才会暂停。 数组默认起始索引是1，可以从负值开始 4. lua变量：全局变量、局部变量、表中的域。...局部变量作用于从声明位置开始到所在语句块结束。尽可能使用局部变量，可以避免命名冲突，同时也是由于访问局部变量的速度比访问全局变量的速度快。...(布尔表达式) then --[ 在布尔表达式为 true 时执行的语句 --] end -- if else if(布尔表达式) then --[ 布尔表达式为 true 时执行该语句块...pipeline是一次性执行多条指令，一次网络开销 事务是N次网络开销执行N次指令 pipeline和事务中的后置的指令都无法获取到前置指令的结果。

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实用编程技巧汇总，让代码效率提高一个档次

再次，迭代器为我们访问各种容器（数组，vector，list，map，queue，deque，set …）中的元素提供了统一的方法，其作用类似于“语法糖”，让编程更加简单、方便。...2 vector容器的底层实现是数组，并且在当元素大于最大容量的时候会重新生成一个更大的数组，将原来数组中的对象复制构造到新数组中。...我们将if判断语句的顺序变换下： for 所有学生分数 if 分数 >= 80 归为优秀段 else if 分数 >= 70 归为良好段 else if 分数 >= 60 归为及格段...else 归为不及格段 在这个伪代码中绝大多数分数都在前两个if语句中完成了分段。...两者的时间效率相差巨大，实际运行也发现，前者是后者运行时间的两倍多。 switch分支判断 switch语句的底层实现主要有三种方式：转换为if else 语句，跳转表，树形结构。

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Operating System 14 - 分支预测分析

分支预测分析 背景 业务中在高频调用代码段会出现条件判断语句, 因此联想cpu架构中的分支预测功能, 进行简要分析....分析: 有序数组分支预测成功率提高24.48%, 接近100%. 说明分支预测成功率与逻辑局部性显著性相关, 测试CPU基于动态预测策略. 任务耗时倒数比与IPC比, 分支处理速度比基本一致....IF/ELSE对比 benchmark: 3.2e9无序数组条件遍历求和逻辑分别运行在IF和ELSE分支, 分支执行概率80%. 测试结果: ?...因为分支预测成功率为100%, 所以说明分支预测成功下平均单次分支逻辑语句的性能开销极低. ?...分析: BitHack与有序数组O3优化, 无序数组O3优化性能开销基本相同. ? 总结 现代分支预测器在通用场景下的分支预测成功率平均值在70%以上, 逻辑局部性越明显, 分支预测成功率越高.

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一文带你读懂排序算法（五）：快速排序算法

，进行递归处理 4、递归1：左边数组 5、递归1：右边数组 6、进行第2次枢轴挑选，得到枢轴元素下标=3 7、根据第2次枢轴挑选结果，进行递归处理 8、递归2：右边数组 9、递归2：左边数组...10、进行第3次枢轴挑选，得到枢轴元素下标=5 11、此时，我们完成对数组的快速排序，得到顺序数组输出：[1, 2, 5, 7, 8, 9] 快速排序算法之双指针遍历实现代码 下面是快速排序的算法实现...//find out the element which is bigger then pivotKey low++; } //一次遍历，找到比基准值更大的元素并排序到后面...或者采用九数取中（medina-of-nine），从数组中三次取样每次三个，基于样品取中数，然后从三个中数再取中数作为枢轴。...2、优化不必要的交换 3、优化小数组时的排序方案 如果数组非常小，快速排序反而不如直接插入排序 直接插入排序算法是简单排序算法中性能最好的 一枚少年郎，公众号：后台技术汇一文带你读懂排序算法（一）：冒泡

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Redis面试必知必会

Redis是单进程单线程的，Redis利用队列技术将并发访问变为串行访问，消除了传统数据库串行控制的开销。 Redis为什么是单线程的？...memcached所有的值均是简单的字符串，Reids作为其替代者，支持更为丰富的数据类型 Redis的速度比memcached快很多 Redis可以持久化其数据 Redis...，就会执行数据淘汰策略 volatile-lru：从已设置过期的数据集中挑选最近最少使用的淘汰 volatile-ttl：从已设置过期的数据集中挑选将要过期的数据淘汰 volatile-random：从已设置过期的数据集中任意挑选数据淘汰...allkeys-lru：从数据集中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random：从数据集中任意挑选数据淘汰 noenviction：禁止淘汰数据 Redis支持哪几种持久化方式 RDB持久化...此外，AOF文件的重写与RDB的basave类似，会有fork时的阻塞和子进程的IO压力问题。相对来说，由于AOF向硬盘中写数据的频率更高，因此对Redis主进程性能的影响会更大。

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懂一点前端—Vue快速入门

从 View 侧看，ViewModel 中的 DOM Listeners 工具会帮我们监测页面上DOM元素的变化，如果有变化，则更改Model中的数据； 从 Model 侧看，当我们更新 Model 中的数据时...上的回答部分截取： 说了这么多，无非是希望大家能停下来想想所谓的 ”A 技术比 B 技术牛逼“ 背后到底是在争些什么，我们使用这些技术的初衷又是什么。...相比之下，v-show 就简单得多——不管初始条件是什么，元素总是会被渲染，并且只是简单地基于 CSS 进行切换。 一般来说，v-if 有更高的切换开销，而 v-show 有更高的初始渲染开销。...v-for 指令需要使用 item in items 形式的特殊语法，其中 items 是源数据数组，而 item 则是被迭代的数组元素的别名。...== id }) } } 这里数组的更新需要用到 push，另外删除时我们使用了一个 lambda 表达式来完成，删除时传入了一个要删除元素的 id，然后从数组中挑选出所有 不等于

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【Presto源码学习】ResourceGroups调度策略

，这个StochasticPriorityQueue使用了Fenwick tree，也就是树状数组或二叉索引树，来实现队列的相关操作。...入队操作非常简单，就是根据group信息、Usage和currentLogicalTime构造Node，然后加入map中，同时currentLogicalTime自增。...对于该策略来说： eligible sub-groups挑选是结合了schedulingWeight和运行并发数，来计算一个实际占比/期望占比最小的节点； 查询挑选则是按照查询的query_priority...和运行并发数，找到实际占比/期望占比最小的group query_priority 按照query_priority挑选高优先级的查询 按照group的priority（入队时，取queuedQueries...队列的peek成员的query_priority）挑选高优先级的group 简单来看，就是：1）如果我们需要严格按照query_priority来执行sql，那么需要选择weighted_fair或者

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JavaScript 性能优化

加载与执行 将标签放在前面，不要放在中，防止造成堵塞 尽量减少请求，单个100KB的文件比4个25KB的文件更快，也就是说减少页面中外链的文件会改善性能 尽量使用压缩过的...JS文件，体积更小，加载更快 数据存取 使用局部变量和字面量比使用数组和对象有更少的读写消耗 尽可能使用局部变量代替全局变量 如无必要，不要使用闭包；闭包引用着其他作用域的变量，会造成更大的内存开销 原型链不要过深...，因为for-in循环要搜索原型属性 限制循环中耗时操作的数量 基于函数的迭代forEach比一般的循环要慢，如果对运行速度要求很严格，不要使用 if-else switch，条件数量越大，越倾向于使用...连接后的字符串 onetwo 被赋值给该临时字符串 临时字符串与str当前的值连接 结果赋值给str str += 'one' str += 'two' 第二种方式比第一种方式要更快，因为它避免了临时字符串的产生...你也可以用一个语句就能达到同样的性能提升 str = str + 'one' + 'two' 快速响应用户界面 对于执行时间过长的大段代码，可以使用setTimeout和setInterval来对代码进行分割

99520

(转)比AtomicLong还高效的LongAdder源码解析

计算出一个在Cells 数组中当先线程的HashCode对应的 索引位置，并将该位置的Cell 对象拿出来更新cas 更新它的value值。...但是，Doung Lea 还是没这么简单，聪明之处还没有结束…… 如此，retryUpdate中做了什么事，也基本略知一二了，因为cell中的value都更新失败(说明该索引到这个cell的线程也很多，...回到分支1中，这里首先判断当前cells数组中的索引位置的cell元素是否为空，如果为空，则添加一个cell到数组中。 否则更新 标示冲突的标志位wasUncontended 为 true ，重试。...可以看到，LongAdder确实用了很多心思减少并发量，并且，每一步都是在”没有更好的办法“的时候才会选择更大开销的操作，从而尽可能的用最最简单的办法去完成操作。追求简单，但是绝对不粗暴。...因此，我想可不可以调换add方法中的判断顺序，比如，先做casBase的判断，结果是 不调换可能更好，调换后每次都要CAS一下，在高并发时，失败几率非常高，并且是恶性循环，比起一次判断，后者的开销明显小很多

77330

深究递归和迭代的区别、联系、优缺点及实例对比「建议收藏」

递归分为两个阶段: 1)递推:把复杂的问题的求解推到比原问题简单一些的问题的求解; 2)回归:当获得最简单的情况后,逐步返回,依次得到复杂的解....诚然，在理论上，递归和迭代在时间复杂度方面是等价的（在不考虑函数调用开销和函数调用产生的堆栈开销），但实际上递归确实效率比迭代低，既然这样，递归没有任何优势，那么是不是就，没有使用递归的必要了，那递归的存在有何意义呢...这也是为什么在结构设计时，通常采用递归的方式而不是采用迭代的方式的原因，一个极典型的例子类似于链表，使用递归定义及其简单，但对于内存定义(数组方式)其定义及调用处理说明就变得很晦涩，尤其是在遇到环链、图...、网格等问题时，使用迭代方式从描述到实现上都变得不现实。...二者关系 1） 递归中一定有迭代,但是迭代中不一定有递归,大部分可以相互转换。 2） 能用迭代的不用递归,递归调用函数,浪费空间,并且递归太深容易造成堆栈的溢出.

95320

2023百度面试真题

Redis 提供 6种数据淘汰策略： volatile-lru：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中挑选最近最少使用的 数据淘汰 volatile-ttl：从已设置过期时间的数据集...（server.db[i].expires）中挑选将要过期的数据 淘汰 volatile-random：从已设置过期时间的数据集（server.db[i].expires）中任意选择数据 淘汰...allkeys-lru：从数据集（server.db[i].dict）中挑选最近最少使用的数据淘汰 allkeys-random：从数据集（server.db[i].dict）中任意选择数据淘汰 no-enviction...从库硬件配置比主库差 c. 慢 SQL 语句过多 d. 主从库之间的网络延迟 e. 主库读写压力大 23、父进程如果宕掉，子进程会怎样？...在多核机器中，如果锁住的“事务”很简单，占用很少的时间，就应该使用 spinlock，这个时候 spinlock 的代价比 mutex 会小很多。”

17220

验证仿真提速系列--SystemVerilog编码层面提速的若干策略

因为logic类型的语义除了在input、inout之外的所有情况下全都默认为变量存储！所以你的代码有时候可能仿真正确，但不知道为啥比想象中的慢！...顺便一提，上面的反例中，除了位操作，而且效率低下的示例使用了一个generate语句，它创建了一个静态层次结构。...即使数组长度有少量变化，最好指定静态数组稍大一些，而不是承担动态数组的开销（内存占用空间和垃圾收集时间）。...单独的类将需要堆管理并可能涉及垃圾收集，简单的struct（结构体）不会，所以更快。简单异构数据结构能用结构体就不要用类了吧。 11.接口中的“重”功能放在接口中而不是类中 这样写比较慢： ?...人生啊，时光如水，又到了说再见的时候，篇幅有限，还有很多从代码角度提高仿真速度的技巧，欢迎大家研究发掘和补充。 从其他层面如何提高仿真速度？ 哪些提速方法有更大的收益？ 如何监控我们的仿真速度？

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算法题之优势洗牌

看起来很简单，但是该如何思考呢？从哪里下手呢？...我们可以先将A数组进行排序,从小到大进行排序，排序完成后，循环遍历B数组，用B数组中的每一项，去A数组中查找比这一项刚好大一点的数据，查找到后，将其放入到对应位置，如果查找不到从排序完成的A数组中抽出最小的放到当前位置...第二步： 遍历循环B数组中每一项，在排序完的A数组中找到比当前项大的数据。 ? 第三步： ? 第四步： ? 第五步： ?...原理类似于田忌赛马，用A数组中的最小的数据，对冲B数组中的比较大的数据，剩下A数组中的数据挑选略大于B数组中的数据。...return _item > item; }); if (index > -1) { arr.push(arr1.splice(index, 1)[0]); } else

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System|缓存|Rethinking LRU

在查询时，我们简单地将链表节点从链表中删除，然后插入头节点即可，这样链表的尾结点必然是最早访问的缓存。看上去，不管是淘汰还是查询都是O(1)。 问题在于，插入头结点具备scalability么?...转自兰新宇大佬 当我们想要从链表中移除页时(对inactive是进行淘汰，对active是补充inactive) 从链表末尾开始依次检测 活跃链表 reference == 1, 插入active表头；...随机挑选某个位置开始收集连续count个元素，如果均为空，那么再次随机挑选。...第二步，计算Idle 维持一个全局的LRU时钟作为时间戳，如果刷新速度比服务器要求的刷新速度快，就用服务器缓冲的LRU，否则用实时的。...只有比幸存者最小idle更大的元素才可能加入eviction pool，淘汰的时候复用eviction pool中被淘汰的entry以减少分配开销。

80910

算法素颜（第3篇）：KO！大O——时间复杂度

比较语句 注：条件语句(if-else)、循环语句(while/for)在这里都不算基本语句，而被看作复合语句。...// (xxxtrue)， // 再根据比较结果运行bbb else if (yyy) { bbb; } 对于循环语句，一般形式如下： (为简单起见，这里只做while的示例，其他循环类型依此来推...Y)) = T(J) + nT(X + Y) = T(J) + n(T(X) + T(Y)) (式3.4) 因为J, X为赋值语句，属于基本语句，所以T(J) = T (X) = 1 因为Y为简单条件语句...O()定义： (i) 如果算法T1与算法T2的复杂度在同一量级，那么O(T1) = O(T2) (ii) 如果算法T1比算法T2的复杂度量级高，那么O(T1) > O(T2) (iii) 如果算法T1比算法...而这个记号则是在另一位德国数论学家艾德蒙·朗道（英语：Edmund Landau）的著作中才推广的，因此它有时又称为朗道符号（Landau symbols）。

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架构师技能3：code review-高效代码50例

else {     ... // 条件处理2 } 4.6.对于多常量选择分支，尽量使用switch语句而不是if-else语句 if-else语句，每个if条件语句都要加装计算，直到if...经过试验证明：在每个分支出现概率相同的情况下，低于5个分支时if-else语句效率更高，高于5个分支时switch语句效率更高。...在使用中，如果超出这个大小，就会重新分配内存，创建一个更大的数组，它会将自身容量增加到当前的2倍+2，也就是2*n+2，并将原先的数组复制过来，再丢弃旧的数组。...; 10.2.在多线程中，尽量使用线程安全类 使用线程安全类，比自己实现的同步代码更简洁更高效。...多线程中两个必要的开销：线程的创建和上下文切换。

53640

存储与索引------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记3

为了有效地查找数据库中某个特定键的值，我们需要一个不同的数据结构：索引。 2.索引 索引是从原始数据派生出来的附加结构。在添加和删除索引时，不会影响数据存储的内容，它只会影响查询的性能。...在存储系统的有一个重要的权衡：精心挑选的索引加快了读取的速度，但是每个索引都会减慢写入速度。...最简单的索引策略是：保持一个内存的哈希映射，其中每一个键都映射到数据文件中的字节偏移量，通过偏移量可以找到该值的位置，如下图所示： ?...Lucene的全文搜索的使用Elasticsearch和Solr索引引擎，也采用了类似的方法来存储它的词典，当然，全文索引比键值索引复杂得多，但基于一个类似的想法：给定搜索查询中的一个词，查找提及该词的所有文档...一些优缺点的探讨 （1）顺序写入通常比随机写入快得多，所以SSTable通常的写入性能是相对优秀的。 （2）由于SSTable压缩与清理的线程存在，通常会有较低的存储开销。

96020

【Pre-Training】ALBERT：轻量级 BERT，又轻又好

而在分布式训练中，通信开销与参数也成正比，所以其对训练速度也产生了显著的影响。 目前已有的解决方案要么是并行化，要么是内存管理，但是都没有解决通信开销，即降低模型本身的参数。...在本文，作者设计一种轻量级的 Bert，并取名为 ALBERT（A Lite BERT），ALBERT 的参数比传统的 BERT 要少得多，有效的解决了模型通信开销的问题。...最终 ALBERT 比 BERT-large 参数更少，效果更好，并在多个 NLP 任务中刷榜。...2.3 Sentence order prediction BERT 设计了 NSP 来保证句子的连续性，即用两个连续的句子对作为正例子，并随机挑选一个句子作为负例。...通过设计一个更深的网络，移除 dropout，并在十倍的数据集上进行训练，ALBERT 在多项 NLP 任务重刷榜，但由于其结构更大，计算代价昂贵，所以其训练速度下降。

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