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python输出1到100的奇数

来源:baiyundou.net   日期:2024-08-24

丰色 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

众所周知,Python的简单和易读性是靠牺牲性能为代价的——

尤其是在计算密集的情况下,比如多重for循环。

不过现在,大佬胡渊鸣说了:

只需import 一个叫做“Taichi”的库,就可以把代码速度提升100倍

不信?

来看三个例子。

计算素数的个数,速度x120

第一个例子非常非常简单,求所有小于给定正整数N的素数。

标准答案如下:

我们将上面的代码保存,运行。

当N为100万时,需要2.235s得到结果:

现在,我们开始施魔法。

不用更改任何函数体,import“taichi”库,然后再加两个装饰器:

Bingo!同样的结果只要0.363s,快了将近6倍。

如果N=1000万,则只要0.8s;要知道,不加它可是55s,一下子又快了70倍

不止如此,我们还可以在ti.init()中加个参数变为ti.init(arch=ti.gpu) ,让taich在GPU上进行计算。

那么此时,计算所有小于1000万的素数就只耗时0.45s了,与原来的Python代码相比速度就提高了120倍

厉不厉害?

什么?你觉得这个例子太简单了,说服力不够?我们再来看一个稍微复杂一点的。

动态规划,速度x500

动态规划不用多说,作为一种优化算法,通过动态存储中间计算结果来减少计算时间。

我们以经典教材《算法导论》中的经典动态规划案例“最长公共子序列问题(LCS)”为例。

比如对于序列a = [0, 1, 0, 2, 4, 3, 1, 2, 1]和序列b = [4, 0, 1, 4, 5, 3, 1, 2],它们的LCS就是:

LCS(a, b) = [0, 1, 4, 3, 1, 2]。

用动态规划的思路计算LCS,就是先求解序列a的前i个元素和序列b的前j个元素的最长公共子序列的长度,然后逐步增加i或j的值,重复过程,得到结果。

我们用f[i, j]来指代这个子序列的长度,即LCS((prefix(a, i), prefix(b, j)。其中prefix(a, i) 表示序列a的前i个元素,即a[0], a[1], …, a[i - 1],得到如下递归关系:

完整代码如下:

现在,我们用Taichi来加速:

结果如下:

胡渊鸣电脑上的程序最快做到了0.9秒内完成,而换成用NumPy来实现,则需要476秒,差异达到了超500倍!

最后,我们再来一个不一样的例子。

反应 - 扩散方程,效果惊人

自然界中,总有一些动物身上长着一些看起来无序但实则并非完全随机的花纹。

图灵机的发明者艾伦·图灵是第一个提出模型来描述这种现象的人。

在该模型中,两种化学物质(U和V)来模拟图案的生成。这两者之间的关系类似于猎物和捕食者,它们自行移动并有交互:

  1. 最初,U和V随机分布在一个域上;
  2. 在每个时间步,它们逐渐扩散到邻近空间;
  3. 当U和V相遇时,一部分U被V吞噬。因此,V的浓度增加;
  4. 为了避免U被V根除,我们在每个时间步添加一定百分比 (f) 的U并删除一定百分比 (k) 的V。

上面这个过程被概述为“反应-扩散方程”:

其中有四个关键参数:Du(U的扩散速度),Dv(V的扩散速度),f(feed的缩写,控制U的加入)和k(kill的缩写,控制V的去除)

如果Taichi中实现这个方程,首先创建网格来表示域,用vec2表示每个网格中U, V的浓度值。

拉普拉斯算子数值的计算需要访问相邻网格。为了避免在同一循环中更新和读取数据,我们应该创建两个形状相同的网格W×H×2。

每次从一个网格访问数据时,我们将更新的数据写入另一个网格,然后切换下一个网格。那么数据结构设计就是这样:

一开始,我们将U在网格中的浓度设置为 1,并将V放置在50个随机选择的位置:

那么实际计算就可以用不到10行代码完成:

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华慧法3860python 1加到100 出现问题 有图片 请各位大大看看 -
常许狱18579887906 ______ 你好!a=0 b=0 c=True while c==True: a=a+1 b=b+a; if a==100: c=False print b;##------------>>输出5050##python是的语法是必须严格遵守缩进的....仅代表个人观点,不喜勿喷,谢谢.

(编辑:自媒体)
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