如何克服 Python 中超出的时间限制答案

【问题标题】：How to overcome Time Limit Exceeded in Python如何克服 Python 中超出的时间限制
【发布时间】：2021-10-30 22:12:54
【问题描述】：

我正在做这个练习Find Pivot Index，花了我很长时间才完成，通过了示例案例，但在提交时收到了 Time Limit Exceeded 错误，令人沮丧

我想知道如何预先计算/估计约束以避免 TLE？我觉得这一定与给定的约束有关，但我不认为我完全理解这些意味着什么。

约束

-1000

class Solution:
    def pivotIndex(self, nums: List[int]) -> int:
        cur = 0
        l = 0
        r = 1
        rightSum = 0
        leftSum = 0
        n = len(nums);
       
        while cur < n:
            rightSum=0
            leftSum=0
            r=cur+1
            while r <n:
                rightSum+=nums[r]
                r+=1;
            l=0
            while l< cur:
                leftSum+=nums[l]
                l+=1
            r+=1
            if leftSum ==rightSum:
                return cur;
            cur+=1

        return -1 ;

我使用了一种直观的方法来比较 leftSum 和 rightSum ，当它们相等时返回当前位置

谢谢

【问题讨论】：

标签： python performance

【解决方案1】：

您的算法的问题在于它以二次时间运行（即O(n**2)，其中n 是输入数组的大小），而它可以以线性时间运行（即O(n)）。关键是您多次重新计算正确部分的总和。这效率不高，因为您只需要计算一次。您可以将累积总和存储在另一个数组中，以便以后不再重新计算（并在恒定时间内获得正确的总和）。例如，您可以在开始时预先计算它，或者在需要时根据先前计算的总和进行迭代（参见dynamic programming）。请注意，您可以使用Numpy 函数numpy.cumsum 轻松高效地计算累积和。

其实更简单的算法是从左到右逆序计算累积和，并将它们存储在两个不同的数组中。然后，您可以通过从 0 到 n 锁步迭代两个数组来检查左侧部分是否等于右侧部分（不包括当前项），从而轻松找到答案。

【讨论】：

无需存储总和；只是： - 计算数组的总和。继续从 0 开始运行 sum，然后： - 对于每个元素：如果 (totsum-current) == (runsum)，则返回当前；否则：totsum -= 当前，runsum += 当前
确实，好策略！它在内存中是O(1)，但仍然需要两次步行；）。更好的方法是同时计算两边的部分和，以便找到中间。为此，必须在每个迭代步骤中递增最小部分和。当它们相等且两者之间的差距为 1 项时，则找到枢轴。
您能否进一步解释您的评论？我看不出它是如何工作的，尤其是在 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ..., 1000] 等边缘情况下
@Tordek 您能否详细说明您的解决方案？我已经尝试实现它，但我无法让它工作。
ideone.com/iq0nu7 @rangeseeker（这会返回值的索引，根据问题中的要求，但这是伪代码解释的一个微不足道的变化）

【解决方案2】：

试试这个：

def pivotIndex(self, nums: List[int]) -> int:
    for index in range(0, len(nums)):
        if sum(nums[:index]) == sum(nums[index + 1:]):
            return index
    return -1

我能做到的最好，虽然不是很快。

【讨论】：

这遇到了与 OP 自己的答案相同的问题。