在我們需要根據(jù)條件搜索最佳元素的函數(shù)中（例如 Min Max 函數(shù)：搜索最小值或最大值），我看到一些（或許多）人檢查保存最佳答案的變量是否為 None并排循環(huán)進(jìn)行條件檢查。為了說(shuō)明這一點(diǎn)，讓以下2個(gè)源代碼： A）使用循環(huán)內(nèi)的測(cè)試：is Nonelist_vals = [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]min_val = Nonefor val in list_vals: if min_val is None or val<min_val: min_val = valprint("min = ", min_val)B) 最好的接收第一個(gè)元素list_vals = [10,9,8,7,6,5,4,3,2,1]min_val = list_val[0]for val in list_vals: if val<min_val: min_val = valprint("min = ", min_val)我的問(wèn)題是：為什么有些人采用第一種形式（A）？這是一些好的做法嗎？如果我們使用第一個(gè) from，那就意味著在每次迭代中我們都會(huì)檢查變量是否為 None，我不知道編譯器是否對(duì)此進(jìn)行了優(yōu)化。為了查看此示例的執(zhí)行時(shí)間是否相似，我計(jì)算了方法A和B的時(shí)間：nb = 100000000 # 100_000_000list_vals = random.sample(range(nb), nb)時(shí)間(A) = 24.00 秒時(shí)間(B) = 19.31 秒我用其他長(zhǎng)度重復(fù)測(cè)試，結(jié)果是一樣的，B方法比A方法分析（相對(duì)）快。感謝您的幫助。
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慕神8447489
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在一般代碼中，您可能想要使用任意可迭代對(duì)象，而不僅僅是list，在這種情況下，只有第一種形式完全有效（您無(wú)法索引非序列）。您可能還需要處理潛在的空輸入（A 通過(guò)生成 來(lái)處理它們None，而 B 引發(fā)一個(gè)IndexError）。它確實(shí)增加了非零成本（CPython 只有最簡(jiǎn)單、最本地化的優(yōu)化器；它不能做出像“min_val僅None在第一個(gè)循環(huán)上”這樣的廣泛推論）。如果性能至關(guān)重要，您可以通過(guò)以下方式獲得兩全其美（盡管代碼稍顯丑陋）：
vals = ... could be any iterable ...
iter_vals = iter(vals) # Explicitly convert to iterator (if already an iterator, just returns vals at trivial cost)
min_val = next(iter_vals, None) # Pulls first value, or None if vals was empty
for val in iter_vals: # Iterates rest of values looking for minimum
if val < min_val:
min_val = val
print("min = ", min_val)
在這種情況下，您不會(huì)假設(shè)輸入是序列，您不會(huì)制作不必要的數(shù)據(jù)副本（切片會(huì)這樣做list_vals[1:]），您不必為初始情況發(fā)明哨兵值，因?yàn)槟梢园踩孬@取第一個(gè)元素一次，并且您不會(huì)針對(duì)其自身測(cè)試初始值（因?yàn)橛袪顟B(tài)迭代器僅產(chǎn)生初始值一次）。
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