循环遍历python列表并比较和调整元素值的最有效方法答案

【问题标题】：Most efficient way to loop over python list and compare and adjust element values循环遍历python列表并比较和调整元素值的最有效方法
【发布时间】：2019-03-01 14:17:56
【问题描述】：

我有一个具有特定属性/变量的元素列表。首先，我需要检查所有属性是否具有相同的值，如果不是，我需要将每个元素的这个属性调整为最高值。问题是，编写这样一个循环并不难。但是，我想知道最有效的方法是什么。

我当前的方法工作正常，但它循环遍历列表 2 次，有两个局部变量，感觉不够高效。

我简化了代码。这基本上就是我所拥有的：

    biggest_value = 0
    re_calc = 0
    for _, element in enumerate(element_list):
        if element.value > biggest_value :
            biggest_value = element.value
            re_calc += 1
    if re_calc > 1:
        for _, element in enumerate(element_list):
            element.value = adjust_value(biggest_value)
            element_list(_) = element

让我烦恼的是“re_calc”变量的必要性。对最大值的简单检查没什么大不了的。但此任务包括 3 个步骤： “比较属性--> 找到最大的价值--> 可能调整其他”。但是我不想循环这个列表 3 次。甚至没有我目前建议的两倍。

必须有更有效的方法。有任何想法吗？提前致谢。

【问题讨论】：

您可以添加示例输入和所需的输出吗？
adjust_value 方法是什么？
如果你不需要循环中每个项目的索引，你可以避免使用enumerate并使用for element in element_list:
@olinox14 ，这个问题有一个相当复杂的答案。检查的属性是一个整数，表示区分级别。所有元素都必须具有相同的区分度。因此，“adjust_value”方法采用该元素并将新设置的“细节”级别的元素离散化。我希望这能回答这个问题。
@iGian 不是。我只能说输入是一个元素列表，所需的属性是一个整数，所以 element.value 是一个整数

标签： python loops optimization python-3.6

【解决方案1】：

第一个循环只是确定 element_list 的最大值。所以一种方法可以是：将 element_list 转换为 numpy 数组。不幸的是，您不知道列表的外观。但是如果列表包含数字，那么 L = np.array(element_list) 大概可以做到。之后使用np.max(L)。没有 for 循环的 Numpy 命令通常要快得多。

import numpy as np
nl = 10
L = np.random.rand(nl)
biggest_value = np.max(L)
L, biggest_value

给予

(array([0.70047074, 0.14160459, 0.75061621, 0.89013494, 0.70587705,
        0.50218377, 0.31197993, 0.42670057, 0.67869183, 0.04415816]),
 0.8901349369179461)

在第二个 for 循环中，您想要实现的目标并不明显。不幸的是，您没有提供输入和所需的输出，也没有告诉adjust_value 必须做什么。带有数据的最小运行代码将有助于提供支持。

【讨论】：