Wie kann ich meinen Code für die Lösung des Rätsels um die Tasmanischen Kamele optimieren?

So verbessern Sie die Leistung des aktuellen Codes

Um die Leistung des bereitgestellten Codes zum Lösen des Tasmanischen Kamelrätsels zu verbessern, befolgen Sie diese Schritte:

1. Identifizieren Sie Leistungsengpässe:
Nutzen Sie Stack-Traces und Zufallsstichproben, um die Codezeilen zu identifizieren, die die meiste Ausführungszeit verbrauchen. In diesem Fall ist die Zeile, die für das Einfügen von Elementen in die offene Liste verantwortlich ist (Zeile 80), der primäre Engpass.

2. Untersuchen Sie die Engpasslinie:
Analysieren Sie die Engpasslinie, um festzustellen, welcher spezifische Vorgang zu Leistungsproblemen beiträgt. In diesem Fall ist unklar, ob die Verlangsamung durch den Additionsoperator (), den heuristischen Aufruf, den Knotenaufruf oder den Put-Aufruf verursacht wird.

3. Einfügungsvorgang optimieren:
Um das Problem weiter einzugrenzen, teilen Sie die Vorgänge in Zeile 80 in verschiedene Zeilen auf, um die Ursache des Leistungsproblems zu ermitteln. Zum Beispiel:

current_g = current.g
neighbor_heuristic = heuristicf(neighbor)
neighbor_node = node(neighbor, current_g + 1, current)
openlist.put((current_g + neighbor_heuristic, neighbor_node))

Diese Aufschlüsselung ermöglicht eine einfachere Identifizierung des spezifischen Vorgangs, der optimiert werden muss.

4. Erwägen Sie alternative Datenstrukturen:
Erkunden Sie alternative Datenstrukturen, um die Leistung des Einfügevorgangs zu optimieren. Queue.PriorityQueue, das derzeit verwendet wird, ist für dieses spezielle Problem möglicherweise nicht das effizienteste. Erwägen Sie die Verwendung einer maßgeschneiderten Datenstruktur, die den Anforderungen des Algorithmus besser entspricht.

5. Code-Profilierung und -Optimierung:
Verwenden Sie Tools zur Code-Profilierung, um ein tieferes Verständnis des Ausführungsverhaltens des Codes zu erlangen. Verwenden Sie Tools wie cProfile oder line_profiler, um bestimmte Zeilen oder Funktionen zu lokalisieren, die Leistungsengpässe verursachen, und konzentrieren Sie sich auf die Optimierung dieser Bereiche.

6. Weitere Optimierungstechniken:
Andere mögliche Optimierungen umfassen die Reduzierung der Anzahl der Aufrufe der heuristischen Funktion, die Verwendung von Memoisierung zum Speichern zuvor berechneter heuristischer Werte oder die Parallelisierung der Berechnung, wenn möglich.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich meinen Code für die Lösung des Rätsels um die Tasmanischen Kamele optimieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!