Hướng dẫn is append or insert faster python? - Nối hay chèn python nhanh hơn?

Lưu ý rằng kết quả của bạn sẽ phụ thuộc vào việc thực hiện Python chính xác. CPYThon (và PYPY) tự động thay đổi kích thước danh sách của bạn và không gian cung cấp quá mức cho các lần nối trong tương lai và do đó tăng tốc độ ____1010 hơn nữa.

Trong nội bộ, các danh sách chỉ là những bộ nhớ có kích thước không đổi (trên đống). Đôi khi bạn may mắn và chỉ có thể tăng kích thước của khối, nhưng trong nhiều trường hợp, một đối tượng sẽ ở đó. Ví dụ: giả sử bạn đã phân bổ một khối kích thước 4 cho danh sách

Memory  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
       |a b c d e| dictionary |

Memory  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
       |a b c d| | dictionary |

Giả sử danh sách của bạn có 4 yếu tố và một yếu tố khác được thêm vào. Bây giờ, bạn có thể chỉ cần thay đổi kích thước danh sách thành kích thước 5:

Memory  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
       |a b c d e| dictionary |

Tuy nhiên, bạn sẽ làm gì nếu bạn cần một yếu tố khác bây giờ?

Chà, điều duy nhất bạn có thể làm là có được một không gian mới và sao chép nội dung của danh sách.

Memory 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
                | dictionary |a  b  c  d  e  f |

Lưu ý rằng nếu bạn có được không gian với số lượng lớn (cung cấp quá mức đã nói ở trên), bạn sẽ chỉ cần thay đổi kích thước (và có khả năng sao chép) danh sách mọi lúc.

Ngược lại, khi bạn chèn ở vị trí 0, bạn luôn cần sao chép danh sách của mình. Hãy chèn

Memory  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
       |a b c d e| dictionary |

Memory  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
orig   |a b c d| |dictionary|
after  |x a b c d|dictionary|

Mặc dù có đủ không gian để nối X ở cuối, chúng tôi phải di chuyển (thậm chí không sao chép, có thể ít tốn kém hơn trong bộ nhớ) tất cả các giá trị khác.

Mục tiêu¶

Bài đăng này nhằm so sánh hiệu suất giữa ____10 và

Memory  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
       |a b c d e| dictionary |

Chúng ta sẽ thấy sự khác biệt đáng kể giữa hai mã: một mã sử dụng

Memory  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
       |a b c d e| dictionary |

Memory  0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
       |a b c d e| dictionary |

Tài liệu tham khảo

• Thuật toán Python: Làm chủ các thuật toán cơ bản trong ngôn ngữ Python

Thư viện;

In [26]:

from timeit import Timer
import pandas as pd
%matplotlib inline

Chắp chân

In [9]:

def count_by_append(count):
    nums = []
    for i in range(count):
        nums.append(i)
    nums.reverse()
count_by_append(count)

Thời gian thực hiện là 22ms

Chèn¶

In [10]:

def count_by_insert(count):
    nums = []
    for i in range(count):
        nums.insert(0, i)
count_by_insert(count)      

Thời gian thực hiện là 3,53S

So sánh ly

In [24]:

counts = [10 ** i for i in range(5)]
time_by_append = []
time_by_insert = []

for count in counts:
    print(f'Processing {count}')
    t = Timer(lambda: count_by_append(count))
    time_by_append.append(t.timeit(number=10))
    t = Timer(lambda: count_by_insert(count))
    time_by_insert.append(t.timeit(number=10))

df_performance = pd.DataFrame({'count': counts,
                               'count_by_append': time_by_append,
                               'count_by_insert': time_by_insert})
df_performance

Processing 1
Processing 10
Processing 100
Processing 1000
Processing 10000

Out[24]:

In [34]:

# Plot the performance difference
df_performance.set_index('count').plot(title='Performance Comparison beteen Append and Insert');

Điều gì nhanh hơn so với phụ lục trong Python?

Sự khác biệt giữa phương thức chèn () và append () trong Python là gì?

Có phải phụ lục trong Python chậm không?

Có phải thêm thêm nhanh hơn danh sách phụ lục?