我有一个简单的任务:计算每个字母在一个字符串中出现的次数。我已经使用了Counter()它,但是在一个论坛上我看到了使用dict()/Counter()比string.count()每个字母都要慢得多的信息。我认为它只能在字符串中进行一次string.count()遍历,而解决方案则必须遍历该字符串四次(在这种情况下)。为什么Counter()这么慢?
Counter()
dict()
string.count()
>>> timeit.timeit('x.count("A");x.count("G");x.count("C");x.count("T")', setup="x='GAAAAAGTCGTAGGGTTCCTTCACTCGAGGAATGCTGCGACAGTAAAGGAGGCCACGTGGTTGAGAGTTCCTAAGCATTCGTATGTACACCCGGACTCGATGCACTCAAACGTGCTTAAGGGTAAAGAAGGTCGAGAGGTATACTGGGGCACTCCCCTTAGAATTATATCTTGGTCAACTACAATATGGATGGAAATTCTAAGCCGAAAACGACCCGCTAGCGGATTGTGTATGTATCACAACGGTTTCGGTTCATACGCAAAATCATCCCATTTCAAGGCCACTCAAGGACATGACGCCGTGCAACTCCGAGGACATCCCTCAGCGATTGATGCAACCTGGTCATCTAATAATCCTTAGAACGGATGTGCCCTCTACTGGGAGAGCCGGCTAGACTGGCATCTCGCGTTGTTCGTACGAGCTCCGGGCGCCCGGGCGGTGTACGTTGATGTACAGCCTAAGAGCTTTCCACCTATGCTACGAACTAATTTCCCGTCCATCGTTCCTCGGACTGAGGTCAAAGTAACCCGGAAGTACATGGATCAGATACACTCACAGTCCCCTTTAATGACTGAGCTGGACGCTATTGATTGCTTTATAAGTGTTATGGTGAACTCGAAGACTTAGCTAGGAATTTCGCTATACCCGGGTAATGAGCTTAATACCTCACAGCATGTACGCTCTGAATATATGTAGCGATGCTAGCGGAACGTAAGCGTGAGCGTTATGCAGGGCTCCGCACCTCGTGGCCACTCGCCCAATGCCCGAGTTTTTGAGCAATGCCATGCCCTCCAGGTGAAGCGTGCTGAATATGTTCCGCCTCCGCACACCTACCCTACGGGCCTTACGCCATAGCTGAGGATACGCGAGTTGGTTAGCGATTACGTCATTCCAGGTGGTCGTTC'", number=10000) 0.07911698750407936 >>> timeit.timeit('Counter(x)', setup="from collections import Counter;x='GAAAAAGTCGTAGGGTTCCTTCACTCGAGGAATGCTGCGACAGTAAAGGAGGCCACGTGGTTGAGAGTTCCTAAGCATTCGTATGTACACCCGGACTCGATGCACTCAAACGTGCTTAAGGGTAAAGAAGGTCGAGAGGTATACTGGGGCACTCCCCTTAGAATTATATCTTGGTCAACTACAATATGGATGGAAATTCTAAGCCGAAAACGACCCGCTAGCGGATTGTGTATGTATCACAACGGTTTCGGTTCATACGCAAAATCATCCCATTTCAAGGCCACTCAAGGACATGACGCCGTGCAACTCCGAGGACATCCCTCAGCGATTGATGCAACCTGGTCATCTAATAATCCTTAGAACGGATGTGCCCTCTACTGGGAGAGCCGGCTAGACTGGCATCTCGCGTTGTTCGTACGAGCTCCGGGCGCCCGGGCGGTGTACGTTGATGTACAGCCTAAGAGCTTTCCACCTATGCTACGAACTAATTTCCCGTCCATCGTTCCTCGGACTGAGGTCAAAGTAACCCGGAAGTACATGGATCAGATACACTCACAGTCCCCTTTAATGACTGAGCTGGACGCTATTGATTGCTTTATAAGTGTTATGGTGAACTCGAAGACTTAGCTAGGAATTTCGCTATACCCGGGTAATGAGCTTAATACCTCACAGCATGTACGCTCTGAATATATGTAGCGATGCTAGCGGAACGTAAGCGTGAGCGTTATGCAGGGCTCCGCACCTCGTGGCCACTCGCCCAATGCCCGAGTTTTTGAGCAATGCCATGCCCTCCAGGTGAAGCGTGCTGAATATGTTCCGCCTCCGCACACCTACCCTACGGGCCTTACGCCATAGCTGAGGATACGCGAGTTGGTTAGCGATTACGTCATTCCAGGTGGTCGTTC'", number=10000) 2.1727447831030844 >>> 2.1727447831030844 / 0.07911698750407936 27.462430656767047 >>>
Counter()允许您计算任何可哈希对象,而不仅仅是子字符串。两种解决方案都是O(n)-time。您的测量结果表明,迭代和散列单个字符的开销Counter()大于运行s.count()4倍。
O(n)
s.count()
Counter() 可以 使用C helper来计算元素,但似乎不是特殊情况的字符串,并且使用适用于任何其他可迭代项的通用算法,即,处理单个字符涉及多个Python C API调用以推进迭代器,获取先前的值(在哈希表),增量计数器,设置新值(哈希表中的查找):
while (1) { key = PyIter_Next(it); if (key == NULL) break; oldval = PyObject_GetItem(mapping, key); if (oldval == NULL) { if (!PyErr_Occurred() || !PyErr_ExceptionMatches(PyExc_KeyError)) break; PyErr_Clear(); Py_INCREF(one); newval = one; } else { newval = PyNumber_Add(oldval, one); Py_DECREF(oldval); if (newval == NULL) break; } if (PyObject_SetItem(mapping, key, newval) == -1) break; Py_CLEAR(newval); Py_DECREF(key); }
将其与FASTSEARCH()字节字符串的开销进行比较:
FASTSEARCH()
for (i = 0; i < n; i++) if (s[i] == p[0]) { count++; if (count == maxcount) return maxcount; } return count;