rec_subsets()
依然较快(为range(20)
),即使result.append(s)
添加的就地# do something with s
和两者的结果gen_subsets()
和rec_subsets()
消耗。
PEP 380yield from
的以下引用(语法支持)可能解释了这一点:
当生成器链很长时,使用专门的语法可以进行优化。例如,当递归遍历树结构时,会出现此类链。__next__()
在链中上下传递呼叫和产生值的开销可能导致本来应该是 操作变成最坏的情况,即 2)** 。
您可以使用生成电源集itertools.combinations()
:
from itertools import combinations
def subsets_comb(lst):
return (comb for r in range(len(lst)+1) for comb in combinations(lst, r))
range(20)
在我的机器上,速度更快:
name time ratio comment
subsets_comb 227 msec 1.00 [range(0, 20)]
subsets_ipowerset 476 msec 2.10 [range(0, 20)]
subsets_rec 957 msec 4.22 [range(0, 20)]
subsets_gen_pep380 2.34 sec 10.29 [range(0, 20)]
subsets_gen 2.63 sec 11.59 [range(0, 20)]
要重现结果,请运行time-subsets.py
。