Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Adakah pengoptimuman penggabungan rentetan Python digunakan pada rentetan besar?

Adakah pengoptimuman penggabungan rentetan Python digunakan pada rentetan besar?

DDD
Lepaskan: 2024-11-03 07:51:29
asal
274 orang telah melayarinya

Does Python's string concatenation optimization apply to large strings?

Cara Menambah Satu Rentetan dengan Rentetan yang Lain dengan Cekap dalam Python

Dalam Python, menggabungkan rentetan dengan operator ' ' ialah tugas biasa. Walaupun kod berikut adalah mudah:

<code class="python">var1 = "foo"
var2 = "bar"
var3 = var1 + var2</code>
Salin selepas log masuk

Ia menimbulkan persoalan tentang kecekapan, terutamanya untuk rentetan besar atau gabungan berulang.

Pelanjutan Rentetan Dalam Tempat

Nasib baik, CPython telah melaksanakan pengoptimuman untuk meningkatkan kecekapan penyambungan rentetan. Apabila hanya satu rujukan kepada rentetan wujud dan rentetan lain dilampirkan padanya, CPython cuba memanjangkan rentetan asal di tempatnya. Pengoptimuman ini menjadikan operasi dilunaskan O(n).

Sebagai contoh, kod berikut pernah menjadi O(n^2):

<code class="python">s = ""
for i in range(n):
    s += str(i)</code>
Salin selepas log masuk

Walau bagaimanapun, dengan pengoptimuman, ia kini berjalan dalam O(n).

Butiran Pelaksanaan Python

Berikut ialah petikan daripada kod sumber Python C yang menggambarkan pengoptimuman:

<code class="c">int
_PyBytes_Resize(PyObject **pv, Py_ssize_t newsize)
{
    /* ... */
    *pv = (PyObject *)
        PyObject_REALLOC((char *)v, PyBytesObject_SIZE + newsize);
    if (*pv == NULL) {
        PyObject_Del(v);
        PyErr_NoMemory();
        return -1;
    }
    _Py_NewReference(*pv);
    sv = (PyBytesObject *) *pv;
    Py_SIZE(sv) = newsize;
    sv->ob_sval[newsize] = '<pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">import timeit

s = ""
for i in range(10):
    s += 'a'

# Time the concatenation of 10 'a' characters
t1 = timeit.timeit(stmt="""s = ""
for i in range(10):
    s += 'a'""", globals=globals(), number=1000000)

# Time the concatenation of 100 'a' characters
t2 = timeit.timeit(stmt="""s = ""
for i in range(100):
    s += 'a'""", globals=globals(), number=100000)

# Time the concatenation of 1000 'a' characters
t3 = timeit.timeit(stmt="""s = ""
for i in range(1000):
    s += 'a'""", globals=globals(), number=10000)

print("10 'a':", t1)
print("100 'a':", t2)
print("1000 'a':", t3)</code>
Salin selepas log masuk
'; sv->ob_shash = -1; /* invalidate cached hash value */ return 0; }

Fungsi ini membenarkan saiz semula objek rentetan, tetapi hanya jika terdapat hanya satu rujukan kepadanya. Saiz rentetan ditukar sambil mengekalkan lokasi memori asal.

Awas

Adalah penting untuk ambil perhatian bahawa pengoptimuman ini bukan sebahagian daripada spesifikasi Python. Ia hanya dilaksanakan dalam penterjemah CPython. Pelaksanaan Python lain, seperti PyPy atau Jython, mungkin mempamerkan ciri prestasi yang berbeza.

Ujian Empirikal

Secara empirik, pengoptimuman terbukti dalam prestasi kod berikut:

Hasilnya menunjukkan peningkatan ketara dalam masa pelaksanaan apabila bilangan penggabungan bertambah, menunjukkan bahawa pengoptimuman tidak boleh digunakan untuk rentetan yang lebih besar.

Kesimpulan

Walaupun pengoptimuman sambungan rentetan di tempat Python secara mendadak meningkatkan kecekapan penggabungan rentetan dalam senario tertentu, adalah penting untuk memahami batasan pelaksanaan ini. Untuk rentetan besar atau apabila pertimbangan pengurusan ingatan adalah yang utama, kaedah alternatif manipulasi rentetan mungkin diperlukan untuk mencapai prestasi optimum.

Atas ialah kandungan terperinci Adakah pengoptimuman penggabungan rentetan Python digunakan pada rentetan besar?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan