Wie kann die Leistung verschachtelter Schleifen mit dynamischen Datenstrukturaktualisierungen in Python optimiert werden ⇐ Python

[Guest]

• Wie kann ich diesen Code für eine bessere Leistung optimieren und gleichzeitig die Korrektheit dynamischer Updates beibehalten?
• Gibt es eine Möglichkeit, die verschachtelte Schleife neu zu strukturieren oder einen anderen Ansatz zu verwenden, um die Zeitkomplexität zu reduzieren?

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data = [i for i in range(1, 101)]  # Example dataset
results = []

for i in range(len(data)):
for j in range(i + 1, len(data)):
# Perform some operation
if data[i] % 2 == 0 and data[j] % 3 == 0:
results.append((data[i], data[j]))
# Update the data structure dynamically
data[i] = data[i] * 2
data[j] = data[j] + 1

print(results)

Was ich versucht habe:

• Updates manuell verfolgen:
  
  Ich habe versucht, eine separate Liste zu verwalten, um zu verfolgen, welche Indizes in den Daten während jeder Iteration aktualisiert wurden, aber das wurde umständlich und verursachte zusätzlichen Aufwand.
• Gültige Paare vorab berechnen:
  
  Ich habe versucht, alle gültigen Paare (data, data[j]) zu generieren, bevor ich die Schleife ausgeführt habe, um redundante Prüfungen zu vermeiden. Dies schlug jedoch fehl, da die Vorberechnung die dynamischen Aktualisierungen, die innerhalb der Schleife stattfinden, nicht berücksichtigt.
• Verwenden von Sätzen anstelle von Listen:
  
  Ich habe Daten durch einen Satz ersetzt, um die Kosten für Suchvorgänge und Aktualisierungen zu senken. Während dies die Leistung leicht verbesserte, brachte es neue Herausforderungen mit sich, wie etwa die Beibehaltung der Reihenfolge und den Zugriff auf Elemente nach Index.

Was ich erwartet habe:

• Verbesserte Leistung:
  
  I hoffte, die Laufzeit der verschachtelten Schleifen zu verkürzen, insbesondere für Datensätze mit Millionen von Elemente.
• Bewahrung der Korrektheit:
  
  Ich habe erwartet, dass die Ergebnisse erhalten bleiben würden genau und konsistent, auch bei dynamischen Datenaktualisierungen.
• Eine skalierbare Lösung:
  Ich wollte einen skalierbaren Ansatz, der größere Datenmengen effizient verarbeiten kann, ohne dass eine wesentliche Überarbeitung des Kerns erforderlich ist Logik.