[英]Python vs Javascript execution time
我嘗試使用 Javascript(Node.js) 和 Python 以及強力算法來解決最大子數組。 這是我的代碼:
使用 python:
from datetime import datetime
from random import randint
arr = [randint(-1000,1000) for i in range(1000)]
def bruteForce(a):
l = len(a)
max = 0
for i in range(l):
sum = 0
for j in range(i, l):
sum += a[j]
if(sum > max):
max = sum
return max
start = datetime.now()
bruteForce(arr)
end = datetime.now()
print(format(end-start))
和 Javascript:
function randInt(start, end) {
return Math.floor(Math.random() * (end - start + 1))
}
var arr = Array(1000).fill(randInt(-1000, 1000))
function bruteForce(arr) {
var max = 0
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
var sum = 0
for (let j = i; j < arr.length; j++) {
sum += arr[j]
max = Math.max(max, sum)
}
}
return max
}
var start = performance.now()
bruteForce(arr)
var end = performance.now()
console.log(end - start)
Javascript 得到了大約 0.187 秒的結果,而 python 得到了 4.75 秒——大約慢了 25 倍。 我的代碼沒有優化或 python 真的比 javascript 慢嗎?
Python 本身並不比 Javascript 慢,這取決於實現。 這里比較節點和 PyPy 的結果也使用JIT :
> /pypy39/python brute.py
109.8594 ms N= 10000 result= 73682
> node brute.js
167.4442000091076 ms N= 10000 result= 67495
所以我們甚至可以說“python 有點快”......如果我們使用Cython ,有一些類型提示,它會再次快得多 - 實際完全 C 速度:
> cythonize -a -i brutec.pyx
> python -c "import brutec"
69.28919999999998 ms N= 10000 result= 52040
為了使比較合理,我修復了您腳本中的一些問題:
Python 代碼:
from time import perf_counter as clock
from random import randint
N = 10000
arr = [randint(-1000,1000) for i in range(N)]
def bruteForce(a):
l = len(a)
max = 0
i = 0
while i < l:
sum = 0
j = i
while j < l:
sum += a[j]
if sum > max:
max = sum
j += 1
i += 1
return max
start = clock()
r = bruteForce(arr)
end = clock()
print((end - start) * 1000, 'ms', 'N=', N, 'result=', r)
##print(arr[:10])
JS代碼:
var start = -1000, end = 1000, N=10000
var arr = Array.from({length: N},
() => Math.floor(Math.random() * (end - start + 1) + start))
function bruteForce(arr) {
var max = 0
for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
var sum = 0
for (let j = i; j < arr.length; j++) {
sum += arr[j];
max = Math.max(max, sum)
//~ if (sum > max) max = sum;
}
}
return max
}
var start = performance.now()
r = bruteForce(arr)
var end = performance.now()
console.log(end - start, 'ms', 'N=', N, 'result=', r)
//~ console.log(arr.slice(0, 10))
Cython(或 Python)的代碼,增加了一些類型提示:
import cython
from time import perf_counter as clock
from random import randint
N = 10000
arr = [randint(-1000,1000) for i in range(N)]
def bruteForce(arr):
l: cython.int = len(arr)
assert l <= 10000
a: cython.int[10000] = arr # copies mem from Python array
max: cython.int = 0
i: cython.int = 0
while i < l:
sum: cython.int = 0
j: cython.int = i
while j < l:
sum += a[j]
if sum > max:
max = sum
j += 1
i += 1
return max
start = clock()
r = bruteForce(arr)
end = clock()
print((end - start) * 1000, 'ms', 'N=', N, 'result=', r)
##print(arr[:10])
(在慢速筆記本上完成)
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