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@Lo_yao_gwet所講，按行(data[i][j])和按列(data[j][i])迭代二維數(shù)組效率有差別，這個(gè)有道理，但原因我不敢茍同。我覺得尋址操作的次數(shù)是一樣的，python不會(huì)緩存data[i]的值使得下次使用data[i]就少了一次尋址操作，并且尋址操作的耗時(shí)可以忽略不記。找到一篇將C二維數(shù)組的解釋，覺得靠譜：二維數(shù)組按行和按列遍歷效率和CPU高速緩存、內(nèi)存分頁調(diào)度機(jī)制有關(guān)。當(dāng)二維數(shù)組大到跨內(nèi)存頁時(shí)，效率差別就比較顯著了。建議大家看看文章。
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把data［ji］=data［j］［i］*2改成data［i］［j］=data［i］［j］*2那么下面那行會(huì)更省時(shí)間。python的list里面位置只是存放了指針以指向?qū)嶋H的數(shù)據(jù)，或者子list。以下是偽代碼,假設(shè)沒有其他操作A=a1,a2,a3B=b1,b2,b3C=c1,c2,c3List=A,B,C以你提供的代碼為例，需要如此操作A,a1,B,b1,C,c1,A,a2,B,b2,C,c2,A,a3,B,be,C,c3一共18次訪問。如果以改善版本為例A，a1,a2,a3,B,b1,b2,b3,C,c1,c2,c3一共12次訪問。下面是我的測試代碼importtimea=list(range(10000))b=list(range(10000))c=list(range(10000))data=[a,b,c]#betterperformancestart=time.time()foriinrange(3):forjinrange(10000):data[i][j]=data[i][j]*2end=time.time()print(end-start)a=list(range(10000))b=list(range(10000))c=list(range(10000))data=[a,b,c]#badperformancestart2=time.time()foriinrange(10000):forjinrange(3):data[j][i]=data[j][i]*2end2=time.time()print(end2-start2)0.018913507461547850.02604365348815918[Programfinished]`
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