概述
算法
要判断两首歌曲是否相似，需要比较它们的声音指纹。听上去很容易（实际上的确不难），但并不是初看上去那么直接。acoustid 计算出的声音指纹并不是一个数字，而是一个数字的数组，更准确地说，是一系列字符的数组。因此不能比较数字本身，而要比较数字中的字符。如果所有字符完全一致，则可以认为两首歌曲是同一个。如果 99% 的字符一致，则可以认为有 99% 的可能性两者相同，两者的差异可能是由编码问题（如一首歌用 192kbits/s 编码成 mp3，另一首用的是 128kbits/s）等造成的。
进群：960410445 获取神秘惊喜大礼包！
最初的 Python 实现
Bard 是用 Python 写的，所以第一版实现采用了 Python 的列表以整数数组的方式保存指纹。每次迭代过程中需要移位时，我会在其中一个指纹数组前面加个 0，然后迭代整个数组，依次比较每个元素。比较的方法是对两个元素执行异或操作，然后用一个算法来数出整数中的比特个数：
def count_bits_set(i): i = i – ((i >> 1) & 0x55555555) i = (i & 0x33333333) + ((i >> 2) & 0x33333333) return (((i + (i >> 4) & 0xF0F0F0F) * 0x1010101) & 0xffffffff) >> 24
我们把这个实现的速度作为参考值，称之为一倍速。
。
。
最终的优化
我还没做的一个非常明显的优化就是把 map 换成 vector，这样就无需每次调用 for_each 之前进行转换了。而且，vector 能提前分配空间，由于我知道在整个算法结束时 vector 的最终大小，因此我修改了代码，以便事先分配空间。
这个修改给了我最后一次提速，速度提高到 7998 倍，36680 首歌曲/秒，完全处理 1000 首歌曲的曲库仅需 13 秒。
结论
从这次经历中得到的一些值得记录的经验：
总结
以上是编程之家为你收集整理的C++和Python为什么是好兄弟？因为C++可以为Python提速8000倍！全部内容，希望文章能够帮你解决C++和Python为什么是好兄弟？因为C++可以为Python提速8000倍！所遇到的程序开发问题。
如果您也喜欢它,动动您的小指点个赞吧
602392714
清零编程群