如何解决numpy.argmax的理论平均用例运行时复杂度
我正在查看numpy.argmax
函数的代码。我对numpy
函数维护的数据结构argmax
感到困惑。
https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.argmax.html
最终,我想知道原始数据类型的numpy argmax
函数的理论平均案例运行时间复杂度是多少。在一般情况下是O(logN)
还是O(N)
?
这也可能是一个相关的问题:Faster alternatives to numpy.argmax/argmin which is slow
谢谢。
解决方法
这是使用if (process.env.NODE_ENV === "production") {
app.use(express.static(path.join(__dirname,"client/build")));
app.get("*",(req,res) => {
res.sendFile(path.resolve(__dirname,"client","build","index.html"));
});
}
进行的性能分析:
benchit
如您所见,它应该是def m(x):
return np.argmax(x)
in_ = [np.random.rand(n) for n in [10,100,1000,10000]]
。您可以遍历数组一次以找到最大值。
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