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optimization - Julia相当于python Continuous_groups()函数

发布于 2020-04-03 23:30:58

我正在寻找与python中的more_itertools.consecutive_groups行为相同的朱莉娅替代品

我想出了一个简单的实现,但是速度是这里的问题,我不确定代码是否经过充分优化。

function consecutive_groups(array)
    groups = eltype(array)[]
    j = 0
    for i=1:length(array)-1
        if array[i]+1 != array[i+1]
            push!(groups, array[j+1:i])
            j = i
        end
    end
    push!(groups, array[j+1:end])
    return groups
end

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提问者
Thomas Jalabert
被浏览
36
laborg 2020-01-31 21:41

您的实现已经相当快了。如果您知道连续的组将很大,那么您可能只想增加索引而不是 pushing每个元素:

function consecutive_groups_2(v)
  n = length(v)
  groups = Vector{Vector{eltype(v)}}()

  i = j = 1
  while i <= n && j <= n
    j = i
    while j < n  && v[j] + 1 == v[j + 1] 
      j += 1
    end
    push!(groups,v[i:j])
    i = j + 1
  end

  return groups
end

在大型团体中,这大约快33%:

julia> x = collect(1:100000);

julia> @btime consecutive_groups(x)
  165.939 μs (4 allocations: 781.45 KiB)
1-element Array{Array{Int64,1},1}:
 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10  …  99991, 99992, 99993, 99994, 99995, 99996, 99997, 99998, 99999, 100000]

julia> @btime consecutive_groups_2(x)
  114.830 μs (4 allocations: 781.45 KiB)
1-element Array{Array{Int64,1},1}:
 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10  …  99991, 99992, 99993, 99994, 99995, 99996, 99997, 99998, 99999, 100000]

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