【发布时间】:2018-04-21 16:06:48
【问题描述】:
在下面的递归函数中,我在 python 中应用了一些记忆技术来将以前的计算值保存在字典中,理论上应该有 O(1) 的存储和检索。但是,使用 memoization 的执行时间大约是简单递归的三倍。
在下面的两段代码中,第二段代码执行时间如此长的可能原因是什么?我是不是用错了字典?
简单的递归函数:
import time
def deletion_distance(str1, str2):
if str1 is "":
return len(str2)
elif str2 is "":
return len(str1)
else:
if str1[len(str1) - 1] == str2[len(str2) - 1]:
return deletion_distance(str1[:-1],str2[:-1])
else:
return 1 + min(deletion_distance(str1, str2[:-1]),deletion_distance(str1[:-1],str2))
str1 = "dragonified"
str2 = "infinitezimal"
start = time.time()
for i in range(0,2):
deletion_distance(str1,str2)
end = time.time()
print((end - start) / 2)
使用字典进行动态编程:
import time
def deletion_distance(str1, str2):
global aux_dict
if str1 is "":
return len(str2)
elif str2 is "":
return len(str1)
else:
if str1[len(str1) - 1] == str2[len(str2) - 1]:
if "1"+str1[:-1]+"2"+str2[:-1] in aux_dict:
return aux_dict["1"+str1[:-1]+"2"+str2[:-1]]
else:
aux_dict["1"+str1[:-1]+"2"+str2[:-1]] = deletion_distance(str1[:-1],str2[:-1])
return aux_dict["1"+str1[:-1]+"2"+str2[:-1]]
else:
return 1 + min(
aux_dict["1"+str1+"2"+str2[:-1]] if "1"+str1+"2"+str2[:-1] in aux_dict else deletion_distance(str1, str2[:-1]),
aux_dict["1"+str1[:-1]+"2"+str2] if "1"+str1[:-1]+"2"+str2 in aux_dict else deletion_distance(str1[:-1],str2))
aux_dict = {}
str1 = "dragonified"
str2 = "infinitezimal"
start = time.time()
for i in range(0,2):
deletion_distance(str1,str2)
end = time.time()
print((end - start) / 2)
这两个函数都计算两个字符串的删除距离(PRAMP.COM 问题),这只是两个字符串的最小字符数,可以从两个字符串中删除,使它们变得相同。
【问题讨论】:
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注意:如果未命中数远大于命中数,即您主要存储在字典中而不是读取,那么记忆可能会恶化而不是提高性能。
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不要使用
is比较字符串。 -
是的,你做错了。
aux_dict不能是本地人。 -
这是否被正确记忆?您的函数调用每次都会创建一个新的空
dict...我错过了什么吗? -
@Nelsão 因为this
标签: python dictionary recursion dynamic-programming memoization