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Aper?u du problème
Solution
Maison développement back-end Tutoriel Python Comment pouvons-nous optimiser le code Python pour résoudre le casse-tête des chameaux de Tasmanie au-delà de trois chameaux??

Comment pouvons-nous optimiser le code Python pour résoudre le casse-tête des chameaux de Tasmanie au-delà de trois chameaux??

Dec 17, 2024 pm 12:06 PM

How Can We Optimize Python Code for Solving the Tasmanian Camels Puzzle Beyond Three Camels?

Optimisation des performances pour la résolution de code du casse-tête des chameaux de Tasmanie

Aper?u du problème

Cherchant à améliorer les performances, le code fourni est confronté à des défis résoudre le casse-tête des chameaux de Tasmanie pour les cas au-delà de trois chameaux.

Solution

1. Profilage et identification des goulots d'étranglement des performances

Le profilage des traces de pile révèle que la ligne 80 du script Python est responsable des problèmes de performances. Cela implique une opération avec openlist.put(), qui inclut potentiellement plusieurs fonctions co?teuses en termes de calcul.

2. Goulots d'étranglement potentiels dans la ligne 80

La ligne problématique implique plusieurs goulots d'étranglement potentiels?:

  • Opérations arithmétiques ( )
  • Appels de fonctions (heuristicf et n?ud)
  • Opérations de file d'attente (openlist.put)

3. Résoudre les goulots d'étranglement potentiels

Pour identifier la source exacte du problème de performances, envisagez de diviser la ligne 80 en étapes plus petites en créant des lignes distinctes pour?:

  • a .Opérations arithmétiques
  • b.Fonction appels
  • c.Opérations de file d'attente

4. Exécution d'échantillons de pile

En exécutant des exemples de pile, vous pouvez isoler l'étape spécifique à l'origine des problèmes de performances. Par exemple?:

  • Si la plupart des échantillons de pile affichent a. sur la pile, les opérations arithmétiques constituent un goulot d'étranglement.
  • Si b. appara?t le plus fréquemment, les appels de fonction sont en cause.
  • Si c. est dominant, les opérations de file d'attente en sont la cause.

5. Optimisation du goulot d'étranglement identifié

Une fois le goulot d'étranglement identifié, envisagez des techniques d'optimisation telles que?:

  • Optimisation des expressions arithmétiques pour la vitesse
  • Profilage des appels de fonction à identifier les files d'attente lentes ou inutiles
  • Explorer des implémentations alternatives de files d'attente ou optimiser l'utilisation des files d'attente modèles

En affinant le problème et en ciblant les optimisations en conséquence, vous pouvez améliorer considérablement les performances du code dans la résolution du puzzle des chameaux de Tasmanie.

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