Max neden sıralamadan daha yavaş?

Bunun Python 2 ve 3'teki fonksiyondan maxdaha yavaş olduğunu buldum sort.

Python 2

$ python -m timeit -s 'import random;a=range(10000);random.shuffle(a)' 'a.sort();a[-1]'
1000 loops, best of 3: 239 usec per loop
$ python -m timeit -s 'import random;a=range(10000);random.shuffle(a)' 'max(a)'        
1000 loops, best of 3: 342 usec per loop

Python 3

$ python3 -m timeit -s 'import random;a=list(range(10000));random.shuffle(a)' 'a.sort();a[-1]'
1000 loops, best of 3: 252 usec per loop
$ python3 -m timeit -s 'import random;a=list(range(10000));random.shuffle(a)' 'max(a)'
1000 loops, best of 3: 371 usec per loop

Neden olduğu max ( O(n)daha az) daha yavaş sortfonksiyonu ( O(nlogn))?

timeitModülü Python'da kullanırken çok dikkatli olmalısınız .

python -m timeit -s 'import random;a=range(10000);random.shuffle(a)' 'a.sort();a[-1]'

Burada başlatma kodu rastgele bir dizi üretmek için bir kez çalışır a. Ardından kodun geri kalanı birkaç kez çalıştırılır. İlk kez diziyi sıralar, ancak her seferinde sıralama yöntemini önceden sıralanmış bir dizide çağırırsınız. Yalnızca en hızlı zaman döndürülür, bu nedenle Python'un önceden sıralanmış bir diziyi sıralamak için ne kadar sürdüğünü gerçekten hesaplıyorsunuz.

Python'un sıralama algoritmasının bir parçası, dizinin zaten kısmen veya tamamen sıralandığını tespit etmektir. Tamamen sıralandığında, bunu algılamak için diziyi bir kez taraması gerekir ve sonra durur.

Bunun yerine denediyseniz:

python -m timeit -s 'import random;a=range(100000);random.shuffle(a)' 'sorted(a)[-1]'

daha sonra sıralama her zamanlama döngüsünde gerçekleşir ve bir diziyi sıralama süresinin, yalnızca maksimum değeri bulmaktan çok daha uzun olduğunu görebilirsiniz.

Düzenleme: @ skyking'in cevabı , açıklanmadan bıraktığım kısmı açıklıyor: a.sort()bir liste üzerinde çalıştığını bilir, böylece öğelere doğrudan erişebilir. max(a)herhangi bir rasgele yinelenebilir üzerinde çalışır, bu nedenle genel yinelemeyi kullanmak zorundadır.

Öncelikle şunu unutmayın: max() yineleyici protokolünü kullanır iken, list.sort()kullanım ad-hoc kodu . Açıkçası, bir yineleyici kullanmak önemli bir ek yüktür, bu yüzden zamanlamalardaki bu farkı gözlemliyorsunuz.

Ancak bunun dışında testleriniz adil değil. a.sort()Aynı listede birden çok kez koşuyorsunuz . Python tarafından kullanılan algoritma özellikle hızlı zaten olacak şekilde tasarlanmıştır (kısmen) veri kriteri. Testleriniz, algoritmanın işini iyi yaptığını söylüyor.

Bunlar adil testlerdir:

$ python3 -m timeit -s 'import random;a=list(range(10000));random.shuffle(a)' 'max(a[:])'
1000 loops, best of 3: 227 usec per loop
$ python3 -m timeit -s 'import random;a=list(range(10000));random.shuffle(a)' 'a[:].sort()'
100 loops, best of 3: 2.28 msec per loop

Burada her seferinde listenin bir kopyasını oluşturuyorum. Gördüğünüz gibi, sonuçların büyüklük sıralaması farklıdır: beklediğimiz gibi mikro ve milisaniyeler.

Ve unutmayın: büyük-Oh bir üst sınırı belirtir! Python'un sıralama algoritmasının alt sınırı Ω ( n ) 'dir. O ( n log n ) olmak otomatik olarak her çalıştırmanın n log n ile orantılı bir süre alacağı anlamına gelmez . O ( n ) algoritmasından daha yavaş olması gerektiği anlamına bile gelmez , ama bu başka bir hikaye. Anlaşılması gereken önemli olan, bazı uygun durumlarda, bir O ( n log n ) algoritmasının O ( n ) veya daha kısa sürede çalışabileceğidir .

Bunun nedeni olabilir l.sortüyesidir listederken maxjenerik fonksiyonudur. Bu araçlar l.sortdahili temsiliyle güvenebilirsiniz listsüremax jenerik yineleyici protokolü geçmesi gerekecektir.

Bu, her bir öğenin getirildiği her öğenin getirmesinden l.sortdaha hızlı olmasını sağlar max.

Bunun yerine kullanırsanız sorted(a)sonucu daha yavaş alacağınızı varsayıyorum max(a).