J'ai mesuré 6 méthodes pour obtenir l'indice de la valeur maximale (valeur minimale) de la liste

Comme mentionné ci-dessus

Obtenir l'index de la valeur maximale (valeur minimale) de la liste

J'ai mesuré les 5 méthodes décrites dans l'article de M. Uzen ci-dessus. Pour le code de mesure, j'ai utilisé Mesurer et afficher le temps de traitement.

Postscript

J'ai également ajouté le traitement avec numpy qui a été souligné dans le commentaire. À l'exception du coût de conversion de array → numpy, numpy était extrêmement rapide. Il était trop tôt, j'ai donc augmenté le nombre d'éléments dans le tableau cible d'un ordre de grandeur.

résultat

Résultat d'exécution, code d'implémentation

Résultat de sortie (partie)


elapsed_time:0.027699708938598633[sec] 
elapsed_time:0.15381669998168945[sec] 
elapsed_time:0.1455528736114502[sec] 
elapsed_time:0.09561371803283691[sec] 
elapsed_time:0.07018375396728516[sec] 
elapsed_time:0.08819770812988281[sec] 
elapsed_time:0.0008273124694824219[sec] 
[244347, 674860, 655894, 255695, 678218, 531167, 17071, 288341, 429050, 146444, 291065, 27607, 556887, 298302, 515557, 271078, 883608, 9098, 752318, 276251, 349950, 133988, 955108, 322233, 613472, 844009, 298534, 485112, 106167, 516815, 865031, 286926, 413458, 883781, 910152, 942716, 913758, 853043, 377110, 527816, 478540, 920741, 770539, 169002, 820915, 231827, 423725, 673925, 182482, 14842, 515316, 999412, 152994, 986206, 851899, 403318, 137434, 163888, 46630, 347440, 920191, 506127, 935566, 981816, 353811, 196066, 106365, 739729, 62010, 426593, 

Code d'implémentation


import time
import random
import numpy as np

list_name = []
max_value = 1000000

for i in range(max_value ):
    list_name.append(random.randint(1,max_value))

start = time.time()
list_name.index(max(list_name))
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

start = time.time()
max(enumerate(list_name), key=lambda x: x[1])[0]
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

start = time.time()
max(range(len(list_name)), key=lambda i: list_name[i])
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

import operator

start = time.time()
max(enumerate(list_name), key=operator.itemgetter(1))[0]
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

start = time.time()
max(zip(list_name, range(len(list_name))))[1]
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

# numpy (array → traitement de conversion numpy inclus)
start = time.time()
np_list_name = np.array(list_name)
np_list_name.argmax()
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

# numpy (array → numpy sans traitement de conversion)
np_list_name2 = np.array(list_name)
start = time.time()
np_list_name2.argmax()
elapsed_time = time.time() - start
print("elapsed_time:{0}".format(elapsed_time) + "[sec]")

print(list_name)

Serpentin

J'ai essayé de le dire dans les commentaires sur le blog, mais je n'ai pas trouvé la section des commentaires. Offrez ce sentiment.

~~ Et même le code le plus rapide ne peut pas résoudre un certain problème ... Si vous connaissez un meilleur moyen, faites-le moi savoir. ~~ → Résolu!

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