我能想到的最快的方法是对原始列表进行排序，然后选择第一个和最后一个元素。这样可以避免多次循环，但是会破坏列表的原始结构。这可以通过简单地复制列表并仅对复制的列表进行排序来解决。我很好奇这是否比使用此快

这是一张有关BigYellowCactus答案中使用的计时如何随着列表的长度增加而变化的图表。垂直轴是在usec中初始化两个列表并将一个列表插入另一个列表所需的时间。水平轴是列表中的项目数。为什么不只

可以建议使用np.unique和np.bincount获得最主要颜色的两种方法。另外，在链接的页面中，它是bincount作为一种更快的替代方法讨论的，因此这可能是可行的方法。方法1def uniqu

首先，我强烈建议使用探查器或至少使用timeit。但是，如果您想严格地学习自己的计时方法，可以在这里开始使用装饰器。Python 2：def timing(f):def wrap(*args)

利用51单片机实现超声波测距功能，利用单片机控制超声波的发射和对超声波自发射至接收往返时间的计时。系统定时发射超声波，在启动发射电路的同时启动单片机内部的定时器，利用定时器的计数功能记录超声波发射的时

#include #include static timespec diff(timespec start, timespec end){timespec temp;if ((end.tv_nsec

您可以在要计时的块之前或之后使用time.time()或time.clock()。import timet0 = time.time()pre_blockt1 = time.time()total =

使用起来np.wher更快。使用与您使用类似的模式replace：df['col1'] = np.wher(df['col1'] == 0, df['col2'], df[

先上图 可能用的到的头文件 #include#include#include#include#include#include#include #include#include "ti

您可以过滤values的dict中dictcomprehension，那么Dataframe完美的作品：print ({k:v[:min_length] for k,v in data_dict.it

我通过以下方式进行这种类型的查询：SELEC COUNT(DISTINCT t1.userid) AS user_countFROM TRANSACTIONS t1JOIN TRANSACTI

我得到了更好的性能，ne而不是使用实际的!=比较：df['changed'] = df['ColumnB'].ne(df['ColumnB'].shift().bfill()).a

一些快速的计时运行似乎使第二个选项range()略有优势enumerate()：timeit a = [f(n) for n, _ in enumerate(mlist)]10000 loops, b

使用列表理解来构建新列表：new_items = [x if x % 2 else None for x in items]您可以根据需要修改原始列表，但实际上并不能节省时间：items = [0,

根据Python文档，它与不同 *** 作系统中时间函数的准确性有关：默认计时器功能取决于平台。在Windows上，time.clock（）的粒度为微秒，但time.time（）的粒度为160秒；在Unix

要获取以秒为单位的经过时间，可以使用timeit.default_timer()：import timeitstart_time = timeit.default_timer()# pre you w

捕获异常 非常 昂贵，但是异常应该是 例外的 （读取，不经常发生）。如果例外情况很少，trycatch则比LBYL要快。下面的示例在密钥存在和不存在时使用异常和LBYL对字典密钥进行计时：impor

建议您不要签出内置的Python分析器（profile或cProfile根据您的需要），而不是编写自己的分析代码：http:docs.python.orglibraryprofile.html

a = [‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘1’, ‘1&am