세 마리의 낙타 이외의 태즈메이니아 낙타 퍼즐을 해결하기 위해 Python 코드를 어떻게 최적화할 수 있습니까?

태즈메이니아 낙타 퍼즐을 해결하는 코드를 위한 성능 최적화

문제 개요

성능 향상을 추구하면서 제공된 코드가 문제에 직면함 3개 이상의 경우에 대한 태즈메이니아 낙타 퍼즐 해결 낙타.

해결책

1. 성능 병목 현상 프로파일링 및 식별

스택 추적 프로파일링을 통해 Python 스크립트의 80행이 성능 문제의 원인임을 알 수 있습니다. 여기에는 잠재적으로 계산 비용이 많이 드는 여러 함수가 포함될 수 있는 openlist.put()을 사용한 작업이 포함됩니다.

2. 80행의 잠재적인 병목 현상

문제가 있는 행에는 몇 가지 잠재적인 병목 현상이 있습니다.

• 산술 연산( )
• 함수 호출(휴리스틱f 및 노드)
• 큐 작업 (openlist.put)

3. 잠재적인 병목 현상 분석

성능 문제의 정확한 원인을 찾아내려면 다음 항목에 대해 별도의 라인을 만들어 80행을 더 작은 단계로 나누는 것이 좋습니다.

• a . 산술연산
• b. 기능 호출
• c. 대기열 작업

4. 스택 샘플 실행

스택 샘플을 실행하면 성능 문제를 일으키는 특정 단계를 격리할 수 있습니다. 예:

• 대부분의 스택 샘플이 스택에 a.를 표시하는 경우 산술 연산에 병목 현상이 발생합니다.
• b.가 가장 자주 나타나는데, 함수 호출이 문제입니다.
• 만약 c.가 지배적이며, 대기열 작업이 원인입니다.

5. 식별된 병목 현상 최적화

병목 현상이 식별되면 다음과 같은 최적화 기술을 고려하십시오.

• 속도를 위한 산술 표현식 최적화
• 다음에 대한 함수 호출 프로파일링 느리거나 불필요한 대기열 식별
• 대체 대기열 구현 탐색 또는 최적화 대기열 사용 패턴

문제 범위를 좁히고 이에 따라 최적화를 타겟팅하면 태즈메이니아 낙타 퍼즐을 풀 때 코드 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

위 내용은 세 마리의 낙타 이외의 태즈메이니아 낙타 퍼즐을 해결하기 위해 Python 코드를 어떻게 최적화할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!