[Python-es] Eficiencia de las listas

[Chema Cortes]

El día 7 de agosto de 2013 14:30, Kiko <kikocorreoso en gmail.com> escribió:

> mira también rot90, fliplr, flipud...
>
> http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/routines.array-manipulation.html#rearranging-elements

Los había mirado, pero son funciones para  >= 2-d. No veo cómo usarlas
con listas unidimensionales.


>
> El 07/08/13, Chema Cortes <pych3m4 en gmail.com> escribió:
>> El día 6 de agosto de 2013 16:38, Daπid <davidmenhur en gmail.com> escribió:
>>> 2013/8/6 Chema Cortes <pych3m4 en gmail.com>:
>>
>>> Por otro lado, si la operación de inversión no se hace sobre el array,
>>> sino sobre una copia, se gana tiempo:
>>>
>>> In [31]: l2 = l.copy()
>>>
>>> In [32]: %timeit l[i+1:j+1]=l2[j:i:-1]
>>> 10000 loops, best of 3: 101 us per loop
>>
>> He mirado un poco mejor el funcionamiento de los arrays en numpy. Los
>> troceos no crean nuevos arrays, sino lo que llama "vistas" ("views")
>> (a excepción de los "fancy indexing" de numpy). Como las vistas están
>> enlazadas con el objeto original, los cambios en una vista se efectúan
>> directamente sobre el objeto original de forma eficiente.
>>
>> Creo que usaré los arrays de numpy para operaciones con listas
>> grandes. También necesitaba hacer rotar la lista, cosa que veo que
>> puede hacer con np.roll, aunque no es tan eficiente como deque
>> .rotate() que realiza la operación "in-place".
>>
>> Como curiosidad, había descartado algunas pruebas bizarras con deque,
>> pero muestra lo increiblemente rápido que puede llegar a ser:
>>
>> d=deque(l)
>>
>> %timeit d.rotate(-i-1);d.extendleft([d.popleft() for _ in
>> range(j-i)]);d.rotate(i+1)
>> 10 loops, best of 3: 29.8 ms per loop
>>
>> Es la misma operación que l[i+1:j+1]=l2[j:i:-1], primero rotando la
>> lista hacia la izquierda, añadiendo la lista invertida al principio y
>> volviendo a rotar hacia la derecha para mantener el mismo orden.
>>
>>
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