Rumah >pembangunan bahagian belakang >Tutorial Python >Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Jumlah Terkumpul Senarai Nombor dengan Cekap?

Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Jumlah Terkumpul Senarai Nombor dengan Cekap?

Linda Hamilton
Linda Hamiltonasal
2024-12-10 22:24:12883semak imbas

How Can I Efficiently Calculate the Cumulative Sum of a List of Numbers?

Mengira Jumlah Terkumpul Nombor dalam Senarai dengan Cekap

Dalam pengaturcaraan komputer, selalunya perlu mengira jumlah kumulatif nombor dalam satu senarai. Ini merujuk kepada proses menambah setiap nombor dalam senarai kepada jumlah sebelumnya. Sebagai contoh, jika senarai asal mengandungi [4, 6, 12], jumlah terkumpul ialah [4, 10, 22].

Satu pendekatan mudah ialah dengan mengulang senarai secara manual dan mengemas kini jumlah terkumpul menggunakan langkah berikut:

t1 = time_interval[0]
t2 = time_interval[1] + t1
t3 = time_interval[2] + t2

Walau bagaimanapun, pendekatan ini boleh menjadi tidak cekap, terutamanya untuk senarai besar. Untuk operasi berangka kompleks yang melibatkan tatasusunan, adalah disyorkan untuk menggunakan perpustakaan seperti Numpy. Numpy menyediakan fungsi khusus yang dipanggil cumsum untuk mengira jumlah kumulatif:

import numpy as np

a = [4, 6, 12]

np.cumsum(a)  # Output: array([4, 10, 22])

Numpy menawarkan kelebihan prestasi yang ketara berbanding pelaksanaan Python tulen, seperti yang dibuktikan oleh penanda aras berikut:

In [136]: timeit list(accumu(range(1000)))
10000 loops, best of 3: 161 us per loop

In [137]: timeit list(accumu(xrange(1000)))
10000 loops, best of 3: 147 us per loop

In [138]: timeit np.cumsum(np.arange(1000))
100000 loops, best of 3: 10.1 us per loop

Sementara Numpy berkuasa, ia mungkin tidak perlu jika jumlah terkumpul adalah satu-satunya operasi yang diperlukan. Walau bagaimanapun, adalah wajar dipertimbangkan jika projek anda melibatkan operasi berangka yang meluas.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengira Jumlah Terkumpul Senarai Nombor dengan Cekap?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan:
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