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3 頭のラクダを超えたタスマニアのラクダのパズルを解くために Python コードを最適化するにはどうすればよいでしょうか?

Mary-Kate Olsen
リリース: 2024-12-17 12:06:26
オリジナル
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How Can We Optimize Python Code for Solving the Tasmanian Camels Puzzle Beyond Three Camels?

タスマニアラクダのパズルを解くコードのパフォーマンスの最適化

問題の概要

パフォーマンスを向上させるために、提供されたコードは課題に直面していますタスマニアのラクダのパズルを 3 つ以上の場合に解決するラクダ。

解決策

1.プロファイリングとパフォーマンスのボトルネックの特定

スタック トレースをプロファイリングすると、Python スクリプトの 80 行目がパフォーマンスの問題の原因であることがわかります。これには、openlist.put() を使用した操作が含まれます。これには、計算量の多い複数の関数が含まれる可能性があります。

2. 80 行目の潜在的なボトルネック

問題のある行には、次のような潜在的なボトルネックが含まれています:

  • 算術演算 ( )
  • 関数呼び出し (heuristicf およびノー​​ド)
  • キュー操作(openlist.put)

3.潜在的なボトルネックの解消

パフォーマンスの問題の正確な原因を特定するには、次の行を個別に作成して、80 行目をより小さなステップに分割することを検討してください。

  • a . 算術演算
  • b.関数呼び出し
  • c. キュー操作

4.スタック サンプルの実行

スタック サンプルを実行すると、パフォーマンスの問題の原因となっている特定のステップを分離できます。例:

  • ほとんどのスタック サンプルがスタック上に a. を示している場合、算術演算がボトルネックになっています。
  • If b. が最も頻繁に表示される場合は、関数呼び出しが問題です。
  • の場合c. が優勢で、キュー操作が原因です。

5.特定されたボトルネックの最適化

ボトルネックが特定されたら、次のような最適化手法を検討します。

  • 速度を考慮した算術式の最適化
  • 関数呼び出しのプロファイリング遅いキューや不要なキューを特定する
  • 代替キューの実装を検討する、またはキュー使用パターンの最適化

問題を絞り込み、それに応じて最適化の対象を絞ることで、タスマニアのラクダのパズルを解く際のコードのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

以上が3 頭のラクダを超えたタスマニアのラクダのパズルを解くために Python コードを最適化するにはどうすればよいでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ソース:php.cn
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