私は、他のすべての人に最も適した人を決定する方法を持っています. 基本的に、人からリストにマップする dict の項目に対して 2 つのネストされたループがあり (同様のリストが互換性を決定します)、compat が計算され、外側のループの人の以前の最大のものよりも大きい場合は保存されます。 .
したがって、互換性は同じであり、外側のループが person 2 に到達したときに同じ計算を行う必要がないため、他の人 (内側のループの on) の互換性も更新することでパフォーマンスを最適化することにしました。そしてその内1人1【互換関係の対称性を利用】。
まあ、私は20倍遅くなりました. 改善されたバージョンのすべての操作の合計時間が、改善されていないコードのものよりも優れている (または同様の) ため、c-profile ログは奇妙です。そのため、ボトルネックを見つけるのに絶対に行き詰まっています。:(
このログを解釈する方法についてアドバイスをくれる人はいますか? 邪悪な指示はどこに行ったのですか?
通常のコードのログ:
$ python -m cProfile -s time ./jukebox.py sample.txt
92661414 function calls (92661412 primitive calls) in 124.355 CPU seconds
Ordered by: internal time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
10000 93.324 0.009 124.168 0.012 jukebox.py:88(solve_problem_4)
42900000 16.616 0.000 16.616 0.000 {method 'intersection' of 'set' objects}
42900000 10.831 0.000 10.831 0.000 {len}
6180396 2.212 0.000 2.212 0.000 {method 'append' of 'list' objects}
670000 1.185 0.000 1.185 0.000 {method 'items' of 'dict' objects}
1 0.170 0.170 124.353 124.353 jukebox.py:1(<module>)
1 0.009 0.009 0.013 0.013 heapq.py:31(<module>)
1 0.004 0.004 0.004 0.004 bisect.py:1(<module>)
1 0.002 0.002 124.355 124.355 {execfile}
66 0.001 0.000 0.001 0.000 jukebox.py:18(update_bands)
67 0.001 0.000 0.001 0.000 fileinput.py:166(isfirstline)
1 0.000 0.000 0.002 0.002 jukebox.py:9(__init__)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {open}
198 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'strip' of 'str' objects}
132 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'split' of 'str' objects}
1 0.000 0.000 124.355 124.355 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:240(__iter__)
68 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:243(next)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {range}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'close' of 'file' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {isinstance}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:80(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:184(FileInput)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:197(__init__)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'readlines' of 'file' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
4/2 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:292(readline)
396 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'setdefault' of 'dict' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:91(input)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:266(nextfile)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 jukebox.py:4(Reader)
67 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:371(isfirstline)
「最適化された」もののログ:
$ python -m cProfile -s time ./jukebox-imp.py sample.txt
49761414 function calls (49761412 primitive calls) in 2166.613 CPU seconds
Ordered by: internal time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
10000 2147.248 0.215 2165.759 0.217 jukebox-imp.py:88(solve_problem_4)
21450000 8.952 0.000 8.952 0.000 {method 'intersection' of 'set' objects}
21450000 5.951 0.000 5.951 0.000 {len}
6180396 2.152 0.000 2.152 0.000 {method 'append' of 'list' objects}
660000 1.441 0.000 1.441 0.000 {method 'items' of 'dict' objects}
1 0.837 0.837 2166.611 2166.611 jukebox-imp.py:1(<module>)
10000 0.015 0.000 0.015 0.000 {method 'keys' of 'dict' objects}
1 0.010 0.010 0.013 0.013 heapq.py:31(<module>)
1 0.003 0.003 0.003 0.003 bisect.py:1(<module>)
1 0.002 0.002 2166.613 2166.613 {execfile}
66 0.002 0.000 0.002 0.000 jukebox-imp.py:18(update_bands)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {open}
198 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'strip' of 'str' objects}
132 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'split' of 'str' objects}
1 0.000 0.000 2166.613 2166.613 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:240(__iter__)
1 0.000 0.000 0.002 0.002 jukebox-imp.py:9(__init__)
68 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:243(next)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {range}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'close' of 'file' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {isinstance}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:80(<module>)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:184(FileInput)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:197(__init__)
2 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'readlines' of 'file' objects}
1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
4/2 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:292(readline)
396 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'setdefault' of 'dict' objects}
67 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:166(isfirstline)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:91(input)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:266(nextfile)
67 0.000 0.000 0.000 0.000 fileinput.py:371(isfirstline)
1 0.000 0.000 0.000 0.000 jukebox-imp.py:4(Reader)
// EDIT :
念のため、コードも提供できます。私の謙虚な理解では、後者が前者より20倍遅くなる理由はまったくありません。
通常のもの：
def solve_problem_4(colleagues):
MIN_COMPAT = 1
compat_dict = dict()
for colleague_1, bands_1 in colleagues.items():
compat_dict[colleague_1] = (0,[])
for colleague_2, bands_2 in colleagues.items():
if colleague_1 == colleague_2:
continue
compat = len(set(bands_1).intersection(set(bands_2)))
if compat > MIN_COMPAT:
old_compat,top_colleagues = compat_dict[colleague_1]
if compat > old_compat:
compat_dict[colleague_1] = (compat,[colleague_2])
elif compat == old_compat:
top_colleagues.append(colleague_2)
return compat_dict
そして「最適化された」：
def solve_problem_4(colleagues):
MIN_COMPAT = 1
compat_dict = defaultdict(lambda: (0,[])) #change here
checked_pairs = []
for colleague_1, bands_1 in colleagues.items()[:-1]:
for colleague_2, bands_2 in colleagues.items():
if colleague_1 == colleague_2 or (colleague_2,colleague_1) in checked_pairs: # change here, exclude used pairs
continue
checked_pairs += [(colleague_1,colleague_2)] # change here, note down checked pair
compat = len(set(bands_1).intersection(set(bands_2)))
if compat > MIN_COMPAT:
old_compat, top_colleagues = compat_dict[colleague_1]
if compat > old_compat:
compat_dict[colleague_1] = compat,[colleague_2]
elif compat == old_compat:
top_colleagues.append(colleague_2)
old_compat, top_colleagues = compat_dict[colleague_2] # change here, update symmetric pair
if compat > old_compat: # imagine extract method refactoring here ;)
compat_dict[colleague_2] = compat,[colleague_1]
elif compat == old_compat:
top_colleagues.append(colleague_1)
return compat_dict