我的嵌套 For 循环比内联 For 循环运行“更快”

Question

对于我所在的一个类，我们被要求编写一个蛮力方法，用于在列表 S1、S2 中查找 2 个元素，它们添加到指定的值x。到目前为止，我已经把它写出来了：

@timing
def brute_force_nested(x, s1 : list, s2 : list) -> bool:
    for a in s2:
        for b in s1:
            if a + b == x:
                return True
    return False

@timing
def brute_force_inline(x, s1 : list, s2 : list) -> bool:
    return bool([ (a,b) for a in s2 for b in s1 if a + b == x ])

但是当我在终端中运行它们时，我得到的时间差异非常大：

>>> brute_force_nested(5123, S1, S2):

func:brute_force_nested took: 0.007085800170898438 sec and gave: True

>>>func:brute_force_inline(5123, S1, S2)

func:brute_force took: 3.0208868980407715 sec and gave: True

为什么会这样？我的印象是内联语法本质上只是写出嵌套循环的语法糖，但显然有些不同，我不知道是什么。

Answer 1

循环确实是相等的，但不是打破它的条件。在第一个嵌套循环中，代码在达到第一个相等时停止。在第二个中，计算所有测试，直到用尽所有组合。

第一个循环与理解语法的等价物是使用生成器和any，当达到第一个真值时，它将停止

return any((a+b==x for a in s2 for b in s1))

Answer 2

这是因为您只在第一个函数中迭代列表并返回第一个值。第二个您正在创建一个列表，然后评估该列表的真实值。为了使它们具有可比性，您需要使用 any 和生成器理解。

def brute_force_inline(x, s1 : list, s2 : list) -> bool:
    return any(a + b == x for a in s2 for b in s1)

P.S 从技术上讲，您的两种方法都是嵌套循环，一种只是使用理解完成。

这也可以使用itertools.product 更有效地完成：

from itertools import product

def brute_force_inline(x, s1 : list, s2 : list) -> bool:
    return any(sum(ab) == x for ab in product(s2, s1))