python - python 在 for 循环中效率低得令人难以置信，还是只是我的代码？

Question

我的问题不是关于我的代码，而是关于 python 的一般问题。我们家有一场编程竞赛，我的 parent 分别用 C# 和 javascript 编写了这个项目的版本。我认为 python 应该与其他语言一样高效，甚至更高。我们最终编写了相同的代码(明显不同的语法)，但他们的文件在几毫秒内运行(我爸爸用 Javascript 运行 221 秒，我妈妈用 C# 运行 500 秒)，而我的文件在大约 5 分钟内运行。这是一个荒谬的差异，让我质疑 python 到底是如何应用于现实世界的数据处理和算法求解的。

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我已经使用毕达哥拉斯数三元组解决了一个问题。问题是，如果 a 平方 + b 平方 = c 平方，则只有 a、b 和 c 的一种组合加起来等于 1000。通过打印合起来达到 1000 所需的数字来完成。

for c in range(1000, 0, -1):
        for a in range(1000, 0, -1):
            for b in range(1000, 0, -1):
                if (a*a)+(b*b)==(c*c):
                    if a+b+c == 1000:
                        print("I have found it")
                        print(a*b*c)
                        quit()

Answer 1

与静态类型的语言相比，Python 通常效率较低。除了动态类型之外，Python 在其他几个方面也非常动态，例如某些操作的长回退链、适用于任何可迭代对象的 for 循环、上下文管理器等，它们可以适用于非常广泛的范围一组对象。这些功能使编程变得方便，但通常需要一定的成本。因此，经过优化的 Python 程序经常会被 C++、Haskell、Java 等等效程序超越。

但我认为主要问题是你的算法效率不是很高。这里有三个循环，每个循环的范围超过 999 个项目。因此，这意味着内部循环最多执行 997'002'999 次。我们可以重写算法，使其最多需要 499'500 次迭代，如下所示:

for c in range(1000, 0, -1):
    for a in range(999<b>-c</b>, 0, -1):
        <b>b =</b> 1000-a-c
        if a*a + b*b == c*c:
            print("I have found it")
            print(a*b*c)
            quit()

确实，我们可以通过从 1000-a-c 中获取此值来计算 b 的有效值。此外，我们可以通过从 a 范围内的 999-c 开始迭代来限制范围。

如果我们省略 printing 和 quit()ing，当我们运行该函数 1'000 次时，我们将获得以下结果:

>>> timeit(f, number=1000)
27.56889909002348

因此运行时间为 27.6 毫秒。