使用 min() 多次或将其存储在变量中是否对性能更好？速度内存使用

如何解决使用 min() 多次或将其存储在变量中是否对性能更好？速度内存使用

我有一个小的 python 代码，它在同一个未更改的列表中多次使用 min(list)，这让我想知道我是否使用了 min()、len() 等函数的结果。 .. 多次在未更改的列表中对我来说将这些结果存储在变量中是否更好，这是否会影响内存使用/性能？

如果我不得不猜测我会说，如果像 min() 这样的函数被多次调用，那么将它存储在变量中会更好地提高性能，但我不确定这一点，因为我不知道真的不知道 python 是如何获取值的，或者只要列表没有更改，python 是否会自动将此值存储在某处。

解决方法

速度

存储结果并重新使用它几乎总是比多次重新调用函数更便宜。

Python 不会缓存（存储并记住）来自 min()、len() 等函数的结果。

这是一个快速的速度测试：

timeit.timeit("c = min(x) + min(x)","x = [1,2,3]")
0.24990593400000005

timeit.timeit("a = min(x); b = a + a",3]")
0.1296667110000005

第二个几乎快两倍，因为存储变量比重新调用 min 函数要便宜得多。

内存使用

如果结果是单个数字，如 min() 或 len()，则内存使用可以忽略不计。

如果结果是实质性的（例如一个大的值表），那么您可以在完成后使用 del

将其删除

large_object = expensive_function()
do_something(large_object)
do_something_else(large_object)
del large_object

此外，当大型对象超出范围时（例如，当函数返回时）或定期进行垃圾收集轮次时，它们将自动从内存中删除。因此，del 仅在某些情况下是必需的，例如在处理对对象的循环引用时。

min() 与许多其他操作（例如 I/O）相比非常快。因此，对于短列表和只有少数重复调用的效率提升可能很小。但是，如果缓存 min() 的结果，则可以节省一些时间。有关您可以实际节省的时间的示例，请参阅下面的代码。如您所见，您需要对包含 min() 调用的循环进行多次迭代，以节省大量时间。

import timeit

lst = range(2)

def test_min():
    x = [min(lst) for i in range(10)]

def test_cached_min():
    min_lst = min(lst)
    x = [min_lst for i in range(10)]

print(timeit.timeit("test_min()",globals = locals(),number = 1000))
print(timeit.timeit("test_cached_min()",number = 1000))

# lst = range(2):
# 0.0027015960000000006
# 0.0010772920000000005

# lst = range(2000):
# 0.5262554810000001
# 0.05257684900000004

像 min 或 max 这样的函数每次肯定都必须遍历数组（使它们的复杂度为 O(n)）。所以是的，特别是如果您的数组较大，最好将其存储在变量中而不是再次执行计算。

More details about performance in another question

Python 列表操作的时间复杂度