【问题标题】：Please tell me why my code timeouts while this code runs well?请告诉我为什么我的代码在此代码运行良好时会超时？
【发布时间】：2019-03-03 11:37:16
【问题描述】：

问题是 *从 1 索引的零数组和操作列表开始，对于每个操作，在两个给定索引之间的每个数组元素中添加一个值，包括在内。执行完所有操作后，返回数组中的最大值。 *

这是我的代码

def arrayManipulation(n, queries):
    li = [0] * n
    for query in queries:
        a, b, c = map(int, [query[0], query[1], query[2]])
        for i in range(a-1, b):
            li[i] += c
    return max(li)

虽然运行良好的代码是这样的

def arrayManipulation(n, queries):
    N, M = n, len(queries)
    li = [0] * n
    for i in range(M):
        a, b, k = map(int, [queries[i][0], queries[i][1], queries[i][2]])
        li[a-1] += k
        try:
            li[b] -= k
        except:
            pass

    t = li[0]
    for i in range(1, N):
        li[i] += li[i-1]
        if(li[i] > t):
            t = li[i]
    return t

我的代码在某些测试用例中出现超时错误

【问题讨论】：

欢迎来到 StackOverflow。不幸的是，您的问题描述不完整。请告诉我们输入的数据格式（尤其是queries）、该输入的限制、一些示例输入以及该输入所需的输出。阅读并关注How to create a Minimal, Complete, and Verifiable example。如果您提供了导致代码超时的测试用例之一，这将特别有帮助（但我知道这可能是不可能的）。
你确定 n 总是 >= 比倒数第二行中的 i
静态数组索引值太多了，你也需要重构你的代码和逻辑
for i in range(a-1, b): li[i] += c 将此更改为 for i in (a-1, b): li[i] += c 您的代码将起作用
queries 的一些示例值可以帮助人们回答您的问题。

标签： python arrays algorithm

【解决方案1】：

对于n 和queries 的某些选择，第一个实现可能需要太多时间来运行，而对于相同的输入，第二个实现可能更快，这是因为这两个函数有不同的computational complexity .

考虑一千万的 n 值 (n = 10**7)，以及一个包含大小与 n 相当（或等于）的范围的 queries 列表，例如 queries = [(1, 10**7, 42)]*10。

首次实施

对于该输入，第一个实现将执行 (li[i] += c) 10* 10 ** 7 = 10**8 行次，这可能会变得很明显（运行可能需要几秒钟）。想象一下，对于更大的n 值和queries 的长度，该乘积将变得更大。

作为n 和len(queries) 的函数的操作数将是：n*len(queries)。

第二次实施

相反，第二个函数进行了优化，使其没有嵌套循环。

第一个循环内的操作：

for i in range(M):
    a, b, k = map(int, [queries[i][0], queries[i][1], queries[i][2]])
    li[a-1] += k
    try:
        li[b] -= k
    except:
        pass

预计会运行M 次（即len(queries)）。

以及第二个循环中的操作：

for i in range(1, N):
    li[i] += li[i-1]
    if(li[i] > t):
        t = li[i]

将运行N 次（等于n）。

因此，第二个函数中的操作数，按数量级，作为n 和len(query) 的函数，将是：len(query) + n。

例如，对于 10 个查询和 n 为 10**7，循环迭代将是 10 + 10**7 ~= 10**7。所以那里没有乘法，并且该函数预计比第一个实现运行得更快。

测量

你可以自己看看。首先，将第一个函数保存在名为solve1.py 的文件中，将第二个函数保存在solve2.py 中。然后在终端中运行以下命令：

运行第一个：

time python3 -c 'from solve1 import arrayManipulation;print(arrayManipulation(10000000, [(1, 10000000, 42)]*10))'

运行第二个：

time python3 -c 'from solve2 import arrayManipulation;print(arrayManipulation(10000000, [(1, 10000000, 42)]*10))'

在我的机器上，第一个大约需要 8 秒，而第二个大约需要 1.8 秒，这证实了第二个函数随着输入的增大而变得更快。

【讨论】：