为什么第二个元组的总和在dict列表中最快?
直觉上,当我想要得到一个元组的第二要素的sum
在列表中,我只是用一个列表理解:为什么第二个元组的总和在dict列表中最快?
elements = [(1,2), (3,50), (4, 5000)] sumOfSecondItems = [x[1] for x in elements]
不过,我发现有很多的解决方案上SO Post。在许多方法下,创建一个字典并总结它的值是最快的。
sum(dict.values())
怎么比其他方法快?
这里有其他的方法与它的基准:信贷到原来的author
setup = 'elements = [(1,i) for i in range(100000)];from operator import itemgetter' method1 = 'sum([x[1] for x in elements])'
method2 = 'sum(map(itemgetter(1), elements))'
method3 = 'sum(dict(elements).values())'
method4 = 'sum(zip(*elements)[1])'
import timeit
t = timeit.Timer(method1, setup)
print('{0:<40}{1:<30}'.format("list Comprehension: ",t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method2, setup)
print('{0:<40}{1:<30}'.format("map: ",t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method3, setup)
print('{0:<40}{1:<30}'.format("dict: ",t.timeit(100)))
t = timeit.Timer(method4, setup)
print('{0:<40}{1:<30}'.format("zip: ",t.timeit(100)))
结果:
list Comprehension: 0.461558960271 map: 0.539129069451
dict: 0.198271294849
zip: 1.02714035879
回答:
你时刻码没有比较相同事情;与代码:
elements = [(1,i) for i in range(100000)]
所有对将具有1
作为第一元件,这意味着dict(elements)
将只包含一个元素。
print(dict([(1,2),(1,3)])) # --> displays {1:3}
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