arrays - 在 julia 中高效构建数组字典

Question

我想将(x，y)坐标保存在不同个体访问的网格网络中。假设我有 1000 个人，网络大小为 x = 1:100 和 y=1:100。我正在使用 Dict()，这里是关于我想要执行的操作的示例代码:

individuals = 1:1000
x = 1:100
y = 1:100

function Visited_nodes()
   nodes_of_inds =Dict{Int64, Array{Tuple{Int64, Int64}}}()

   for ind in individuals
      dum_array = Array{Tuple{Int64, Int64}}(0)
      for i in x
           for j in y
                if rand()<0.2  # some conditions
                     push!(dum_array, (i,j))
                end
           end
      end
      nodes_of_inds[ind]=unique(dum_array)
   end
   return nodes_of_inds 
end

@time nodes_of_inds = Visited_nodes()

# result:   1.742297 seconds (12.31 M allocations: 607.035 MB, 6.72% gc time)

但这效率不高。我很感激任何如何提高效率的建议。

Answer 1

请参阅performance tips 。第一条建议是:避免全局变量。 individuals、x 和 y 都是非常量全局变量。让它们成为你的函数的参数。仅此更改就可以将您的功能加速一个数量级。

通过构造，您的 dum_array 中不会有任何重复的元组，因此您不需要调用 unique。这又减少了两倍。

最后，Array{T} 不是 a concrete type 。 Julia 的数组还将维度编码为类型参数，必须包含该参数才能使数组字典高效。请改用 Array{T, 1} 或 Vector{T}。不过，这并不是此函数运行期间的主要考虑因素。

剩下的主要问题就是O(length(individuals)*length(x)*length(y))计算复杂度。做任何事情一千万次都会很快加起来，无论效率有多高。