PyPy vs. CPython 3.8 - 相同代码的“迭代次数”差异？答案

【问题标题】：PyPy vs. CPython 3.8 - Difference in "number of iterations" with the same code?PyPy vs. CPython 3.8 - 相同代码的“迭代次数”差异？
【发布时间】：2021-01-20 20:22:59
【问题描述】：

我在修改用 Python 编写的数独求解算法时偶然发现了一个有趣的现象。

我正在计算回溯算法中的迭代次数并将数字保存在日志文件中。（该算法似乎是完全确定性的，因此我对突然增加迭代次数以获得相同输出很感兴趣。）

现在有趣的部分是：

当我尝试使用 PyPy (3.7-v7.3.3-win32) 而不是 Python 3.8 (64bit) 运行相同的代码时，使用 PyPy 运行时的迭代次数从 362073 增加到 629505 时大约翻了一番CPython。

我的问题是：有谁知道为什么迭代次数会有这种差异？

日志：

Iterations: 629505, Time Taken: 0.8950409889221191, File: ./sudokus/9x9.csv  -- PyPy 3.7
Iterations: 629505, Time Taken: 0.895305871963501, File: ./sudokus/9x9.csv  -- PyPy 3.7
Iterations: 362073, Time Taken: 2.1060104370117188, File: ./sudokus/9x9.csv -- Python 3.8
Iterations: 362073, Time Taken: 2.1779544353485107, File: ./sudokus/9x9.csv -- Python 3.8

对于另一个数独文件，差异也在那里，但可以忽略不计：

Iterations: 19443164, Time Taken: 106.15500068664551, File: test_0.csv -- Python 3.8
Iterations: 19443259, Time Taken: 13.188998937606812, File: ./sudokus/test_0.csv  -- PyPy 3.7
Iterations: 19443259, Time Taken: 13.118957042694092, File: ./sudokus/test_0.csv  -- PyPy 3.7

我的代码是这样的： https://github.com/kasztp/kiwi.com-sudoku-solver/blob/OCR/sudoku_solver.py

【问题讨论】：

代码需要直接在此处发布，最好简化为minimal reproducible example，以显示重现问题的窄示例。
代码在问题中，而不是在外部链接中。

标签： python algorithm loops sudoku pypy

【解决方案1】：

我认为你在第 117 行枚举集合。这个顺序在 CPython 中是未指定的，即任意的。在 PyPy 中，您将获得将项目放入集合中的顺序。

【讨论】：

【解决方案2】：

我在两个并发调试会话中逐步检查了您的代码，每个解释器一个。 self.mask 中的 sets 在两个解释器之间看起来不一样——它们包含相同的值，但顺序不同。即使在solve 的第二次递归（当self.iterations 变为2 时），由于这种差异，执行流程也会发散。我不知道这是否是您所看到的差异的确切原因，但我猜这与 sets 在一种实现中保证插入顺序有关，而不是在另一种实现中。

【讨论】：

谢谢，有道理。在这种情况下，如果一个解释器中的顺序是准随机的，那么我不应该在每次运行时看到迭代次数的一些变化吗？（这里两个解释器的迭代次数是一致的，只是它们之间的数字不同。）
@kasztp 当一个实现说它不保证集合的插入顺序时，这就是它的全部含义。这并不意味着集合中的项目将随机排序。它们将以某种任意但确定性的方式排序。不一定按插入顺序，也不一定按标准指定的方式。实现可以随意建立集合的顺序。
谢谢，这澄清了！