Niklas B. のコメントに対する長い応答:
これをテストすることにしました。結果は次のとおりです。青い点はあなたの機能、緑はマリオの機能です。y 軸は秒単位のランタイム、x 軸は len(数値) です。

あなたが言ったように、どちらもO(n)です。あなたのものは、約 45 個のアイテムまで高速です。100 を超えるアイテムの場合、彼は約 2 倍の速さです。
それはほとんど無関係です-これは何よりも初心者の構文の質問のようです-そして、あなたが言うように、Pythonはそもそもスピードの悪魔ではありません. 一方で、(読みやすさが損なわれない限り) もう少しスピードを上げたくない人はいますか?
興味のある方のために、これをテストするために私が書いたコードを次に示します。
from random import randint
from timeit import Timer
import matplotlib.pyplot as plt
def gt1(nums, n):
# based on Niklas B.'s answer - NOTE comparison is corrected
return n < max(nums)
def gt2(nums, n):
# based on Mario Fernandez's answer
return any(e > n for e in nums)
def make_data(length, lo=0, hi=None):
if hi is None:
hi = lo + length - 1
elif lo > hi:
lo,hi = hi,lo
return [randint(lo, hi) for i in xrange(length)]
def make_args(d):
nums = make_data(d)
n = randint(0,d)
return "{}, {}".format(nums, n)
def time_functions(fns, domain, make_args, reps=10, number=10):
fns = [fn.__name__ if callable(fn) else fn for fn in fns]
data = [[] for fn in fns]
for d in domain:
for r in xrange(reps):
args = make_args(d)
for i,fn in enumerate(fns):
timer = Timer(
setup='from __main__ import {}'.format(fn),
stmt='{}({})'.format(fn, make_args(d))
)
data[i].extend((d,res) for res in timer.repeat(number=number))
return data
def plot_data(data, formats=None):
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
if formats is None:
for d in data:
ax.plot([x for x,y in d], [y for x,y in d])
else:
for d,f in zip(data, formats):
ax.plot([x for x,y in d], [y for x,y in d], f)
plt.show()
def main():
data = time_functions([gt1, gt2], xrange(10, 501, 10), make_args)
plot_data(data, ['bo', 'g.'])
if __name__=="__main__":
main()