關於 Python 中的迭代函數

Question

我試圖弄清楚是否有更有效的編碼方式，但我不能。 誰能幫我弄清楚是否有更有效的編碼方法？

所以這里是代碼：

def iterative(n): 
     sum = 0 
     for i in range(1,n+1): 
         form = i*(i+1)**2 
         sum = sum + form
     return(sum)

提前致謝！

Answer 1

如果你的意思是更短，那么：

def iterative(n):
    return sum(i * (i + 1) ** 2 for i in range(1, n + 1))


print(iterative(10))

對這里的所有答案進行了一些效率測試：

def iterative1(n):
    return sum(i * (i + 1) ** 2 for i in range(1, n + 1))


def iterative2(n):
    sum = 0
    for i in range(1, n + 1):
        form = i * (i + 1) ** 2
        sum = sum + form
    return (sum)

def iterative3(n):
    return sum(map(lambda i: i*(i+1)**2, range(1,n+1)))

import time

x = time.time()
print(iterative1(10000000))
print( time.time() - x) # 5.313434600830078

x =  time.time()
print(iterative2(10000000))
print(time.time() - x) # 5.021821975708008

x =  time.time()
print(iterative3(10000000))
print(time.time() - x) # 5.61063551902771

似乎你是最快的（但 IMO 可讀性較差）

Answer 2

如果您真的在尋找速度，您可以進行數學計算並從中刪除迭代方面。 多項式的總和可以分解為總和，這些小總和可以用這樣的東西直接解決（如果數字很大，請注意浮點精度）：

def iterative4(n):
        return (n * (n + 1)//2)**2 + (n * (n + 1) * (2 * n + 1))//3 +  (n * (n + 1))//2

例如，在這里，它快了幾個數量級——你可以用迭代方法計算一次 n = 10000000 的值大約 15000 次：

def iterative1(n):
    return sum(i * (i + 1) ** 2 for i in range(1, n + 1))

def iterative4(n):
    return (n * (n + 1)//2)**2 + (n * (n + 1) * (2 * n + 1))//3 +  (n * (n + 1))//2


x =  time.time()
print(iterative4(10000000))
print(time.time() - x) 

#2500001166666841666675000000
#0.00030493736267089844

x =  time.time()
print(iterative1(10000000))
print(time.time() - x)

#2500001166666841666675000000
#4.789726972579956

Answer 3

另一個Pythonic版本：

def iterative(n):
    return sum(map(lambda i: i*(i+1)**2, range(1,n+1)))

map與列表/生成器的理解是Python中一個有爭議的話題 ，因為理解更容易閱讀和理解，但是map可以提高性能。 我剛剛測試了當前的答案，並且對於高n值，map的速度要小一些（我測得的理解力為3.17ms，對於n=5000的map ，則為2.23ms。實際上，時序是如此相似，除非您調用此函數在很多情況下，答案或您自己的代碼的選擇實際上取決於個人/組織的偏好。

map將函數應用於迭代器。 在這里，該函數是使用lambda指定的，以將函數i*(i+1)**2應用於迭代器中的每個值，這里是range(1,n+1) 。 的sum ，然后總結所有這些個體的回答得到的結果。