"10000000000000000 vahemikus (10000000000000001)" tõhususe mõistmine Python 3-s

Pythoni vahemiku tõhususe avalikustamine

Väljendi "10000000000000000 in range(1000000000000001)" jõudlus Python 3-s võib esmapilgul mõistatuslik olla. Kuigi võib tunduda, et vahemiku funktsioonil peaks nii suure arvu kontrollimiseks kuluma palju aega, on toiming peaaegu hetkeline. See viib sügavama küsimuseni Pythoni vahemiku objekti sisemise töö kohta.

Vastupidiselt ootustele ei genereeri Python 3 vahemiku funktsioon kõiki määratud vahemikus olevaid numbreid, muutes selle palju kiiremaks kui käsitsi rakendatav vahemikugeneraator. Selles artiklis uuritakse, miks Pythoni vahemiku funktsioon on nii tõhus, ja tuuakse esile ekspertide peamised teadmised selle aluseks olevate mehhanismide selgitamiseks.

Käsk	Kirjeldus
range(start, end)	Genereerib muutumatu numbrijada algusest lõpuni-1.
yield	Kasutatakse generaatorifunktsiooni määratlemiseks, mis tagastab iteraatori, mis annab väärtuse korraga.
in	Kontrollib liikmelisust, st kas itereeritavas element on olemas.
Py_ssize_t	C-vormingus andmetüüp, mida Python kasutab objektide ja indeksite suuruse määratlemiseks.
printf()	Funktsioon C-s, mida kasutatakse vormindatud väljundi printimiseks standardsesse väljundvoogu.
#include	Eeltöötluskäsk C-s faili või teegi sisu programmi kaasamiseks.
Py_ssize_t val	Määrab C-s muutuja Py_ssize_t tüüpi, mida kasutatakse indekseerimiseks ja suuruse määramiseks.

Pythoni vahemiku funktsioonide toimivuse mõistmine

Pakutav Pythoni skript näitab, miks avaldis "1000000000000000 in range(10000000000000001)" nii kiiresti käivitatakse. Peaasi on kasutada funktsioon, mis genereerib muutumatu arvujada ilma kõiki mälus olevaid numbreid loomata. Selle asemel hindab see vahemikku algus-, lõpetamis- ja sammuväärtuste abil, muutes liikmelisuse testid sarnaseks väga tõhus. Stsenaariumi oma funktsioon kontrollib kiiresti, kas arv jääb kindlaksmääratud vahemikku, kasutades seda tõhusust.

Teisest küljest kohandatud vahemiku generaatori funktsioon kasutab a silmus ja arvude genereerimiseks ükshaaval, muutes selle suurte vahemike puhul oluliselt aeglasemaks. See kontrast tõstab esile Pythoni sisseehitatud optimeerimise range funktsioon, mis teostab konstantse ajaga liikmesuse kontrolle, erinevalt kohandatud generaatori nõutavast lineaarsest kontrollist. C-skript illustreerib seda veelgi, rakendades sarnast kontrolli kasutades suurte täisarvude tõhusaks käsitlemiseks, rõhutades Pythoni optimeeritud vahemike haldamist madalamal tasemel.

# Python script to demonstrate why 1000000000000000 in range(1000000000000001) is fast
def is_in_range(val, start, end):
    """Check if a value is in the specified range."""
    return val in range(start, end)

# Test the function
print(is_in_range(1000000000000000, 0, 1000000000000001))

# Custom range generator for comparison
def my_crappy_range(N):
    i = 0
    while i < N:
        yield i
        i += 1

# Test the custom range generator
print(1000000000000000 in my_crappy_range(1000000000000001))

#include <Python.h>
#include <stdbool.h>

bool is_in_range(Py_ssize_t val, Py_ssize_t start, Py_ssize_t end) {
    return val >= start && val < end;
}

int main() {
    Py_ssize_t val = 1000000000000000;
    Py_ssize_t start = 0;
    Py_ssize_t end = 1000000000000001;

    if (is_in_range(val, start, end)) {
        printf("Value is in range\\n");
    } else {
        printf("Value is not in range\\n");
    }
    return 0;
}

Süvenemine Pythoni vahemiku funktsioonide optimeerimisse

Teine aspekt esituses Python 3-s on selle rakendamine jadatüübina. Erinevalt Python 2-st , mis on Python 3 generaator on täisväärtuslik jada. See tähendab, et see toetab tõhusaid liikmelisuse testimise, viilutamise ja indekseerimise toiminguid. Kui kontrollite, kas number on vahemikus, kasutades nuppu in Python ei itereeri iga väärtust läbi. Selle asemel teostab see aritmeetilise kontrolli vahemiku algus-, lõpetamis- ja sammuparameetrite põhjal. See aritmeetiline lähenemine tagab, et liikmelisuse testimine toimub konstantsel ajal, O(1).

Pythoni vahemikuobjekt saab kasu ka keele dünaamilisest tippimisest ja mäluhaldusest. C-i aluseks olev teostus optimeerib nii kiirust kui ka mälu tõhusust. Kasutades Pythoni täisarvutüüpi, mis suudab käsitleda suvaliselt suuri väärtusi, saab vahemiku funktsioon toetada äärmiselt suuri jadasid jõudlust kahjustamata. Sisemine C-kood kasutab optimeeritud algoritme vahemiku arvutamiseks ja liikmelisuse testide tegemiseks, muutes vahemiku funktsiooni väga tõhusaks nii väikeste kui ka suurte vahemike jaoks.

1. Kuidas Pythonil toimib funktsioon töötab sisemiselt?
2. Pythoni oma funktsioon genereerib numbreid käigult, kasutades algus-, lõpetamis- ja sammuväärtusi, võimaldades tõhusat liikmesuse testimist ilma kõiki mälus olevaid numbreid genereerimata.
3. Miks on operaatoriga nii kiiresti ?
4. The operaator teostab iga väärtuse itereerimise asemel aritmeetilise kontrolli, mis muudab selle suurte vahemike puhul kiireks.
5. Mis on vahet Python 3-s ja Python 2-s?
6. Python 3-s on jadaobjekt, samas kui Python 2-s on generaator. Järjestusobjekt toetab tõhusat liikmelisuse testimist ja viilutamist.
7. Kas Python's hakkama saada väga suurte numbritega?
8. Jah, Pythoni oma suudab Pythoni dünaamilise tippimise ja suuri väärtusi toetava täisarvutüübi tõttu käsitleda meelevaldselt suuri numbreid.
9. Kuidas Python tagab mälu tõhususe ?
10. Pythoni oma ei salvesta kõiki väärtusi mällu. See arvutab väärtused nõudmisel, kasutades käivitus-, seiskamis- ja sammuparameetreid, tagades mälu tõhususe.
11. Kas kohandatud vahemiku generaator on Pythoni omast aeglasem ?
12. Jah, kohandatud vahemiku generaator on aeglasem, kuna see genereerib iga väärtuse ükshaaval, samas kui Pythoni oma teeb tõhusaid aritmeetilisi kontrolle.
13. Miks viilutamine Pythoniga töötab? ?
14. Pythoni oma toetab viilutamist, kuna see on realiseeritud jadaobjektina, võimaldades tõhusat juurdepääsu alamvahemikele.
15. Milliseid optimeerimisi Pythonis kasutatakse ?
16. Pythoni oma kasutab C-s optimeeritud algoritme aritmeetiliste toimingute ja mälu haldamiseks, muutes selle kiireks ja tõhusaks.

Pythoni vahemiku funktsioon paistab silma erakordse jõudluse poolest suurte jadade käsitlemisel. Kasutades aritmeetilisi kontrolle ja optimeeritud algoritme, saab see tõhusalt määrata liikmesuse, ilma et oleks vaja luua kõiki vaheväärtusi. See disain mitte ainult ei säästa mälu, vaid tagab ka kiire täitmise, muutes selle hindamatuks tööriistaks arendajatele, kes tegelevad ulatuslike numbrivahemikega.