为什么C++;运行速度比Python慢?
我最近用Python编写了一个程序,计算1000000以下的素数,并将它们放入一个列表,为什么C++;运行速度比Python慢?,python,c++,performance,delay,primes,Python,C++,Performance,Delay,Primes,我最近用Python编写了一个程序,计算1000000以下的素数,并将它们放入一个列表,primelist。这是: import math import time max = 1000000 intlist = [] iflist = [] primelist = [2] sqrt = round(math.sqrt(max)) counter = 3 start = time.clock() while (counter < max) : intlist.appe
primelist
。这是:
import math
import time
max = 1000000
intlist = []
iflist = []
primelist = [2]
sqrt = round(math.sqrt(max))
counter = 3
start = time.clock()
while (counter < max) :
intlist.append(counter)
iflist.append(0)
counter += 2
counter = 0
counter2 = 0
while intlist[counter] < sqrt:
if (iflist[counter] == 0):
current = intlist[counter]
counter2 = counter + current
while (counter2 < len(iflist)):
iflist[counter2] = 1
counter2 += current
counter += 1
counter = 0
while counter < len(iflist):
if iflist[counter] == 0:
primelist.append(intlist[counter])
counter += 1
print(time.clock() - start)
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <math.h>
#include <time.h>
using namespace std;
int main()
{
auto start = clock();
int max = 1000000;
int squareroot = ceil(sqrt(max));
int current = 0;
vector<int> primelist = { 2 };
vector<int> sieve;
vector<bool> conditions;
vector<int> primes;
for (int n = 3; n < max; n += 2) {
sieve.push_back(n);
conditions.push_back(0);
}
for (int n = 0; sieve[n] < squareroot; n++) {
if (conditions[n] == 0) {
current = sieve[n];
for (int x = n + current; x < conditions.size(); x += current) {
conditions[x] = 1;
}
}
}
for (int n = 0; n < conditions.size(); n++) {
if (conditions[n] == 0) {
primes.push_back(sieve[n]);
}
}
/*for (int n = 0; n < primes.size(); n++) {
cout << primes[n] << endl;
}*/
cout << clock() - start << endl;
}
导入数学
导入时间
最大值=1000000
intlist=[]
iflist=[]
primelist=[2]
sqrt=四舍五入(数学sqrt(最大))
计数器=3
开始=时间。时钟()
而(计数器<最大值):
intlist.append(计数器)
iflist.append(0)
计数器+=2
计数器=0
计数器2=0
当intlist[计数器]
这一方案绝不是优化的;这只是埃拉托什尼筛的一个基本实现
最近我决定学习C++中的代码。我把我的Python代码直接翻译成C++,这里是:
import math
import time
max = 1000000
intlist = []
iflist = []
primelist = [2]
sqrt = round(math.sqrt(max))
counter = 3
start = time.clock()
while (counter < max) :
intlist.append(counter)
iflist.append(0)
counter += 2
counter = 0
counter2 = 0
while intlist[counter] < sqrt:
if (iflist[counter] == 0):
current = intlist[counter]
counter2 = counter + current
while (counter2 < len(iflist)):
iflist[counter2] = 1
counter2 += current
counter += 1
counter = 0
while counter < len(iflist):
if iflist[counter] == 0:
primelist.append(intlist[counter])
counter += 1
print(time.clock() - start)
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <vector>
#include <math.h>
#include <time.h>
using namespace std;
int main()
{
auto start = clock();
int max = 1000000;
int squareroot = ceil(sqrt(max));
int current = 0;
vector<int> primelist = { 2 };
vector<int> sieve;
vector<bool> conditions;
vector<int> primes;
for (int n = 3; n < max; n += 2) {
sieve.push_back(n);
conditions.push_back(0);
}
for (int n = 0; sieve[n] < squareroot; n++) {
if (conditions[n] == 0) {
current = sieve[n];
for (int x = n + current; x < conditions.size(); x += current) {
conditions[x] = 1;
}
}
}
for (int n = 0; n < conditions.size(); n++) {
if (conditions[n] == 0) {
primes.push_back(sieve[n]);
}
}
/*for (int n = 0; n < primes.size(); n++) {
cout << primes[n] << endl;
}*/
cout << clock() - start << endl;
}
#包括“stdafx.h”
#包括
#包括
#包括
#包括
使用名称空间std;
int main()
{
自动启动=时钟();
int max=1000000;
int平方根=ceil(sqrt(max));
int电流=0;
向量素数表={2};
向量筛;
矢量条件;
向量素数;
对于(int n=3;n
python中的time.clock以浮点秒为单位
< C++中的时钟是单击(每个机器都是不同的,但每台机器都有“时钟”,“PySSEC”)< /P>
在C++中,我将输出线修正为
auto t=clock()-启动;
你能测试调试版本还是发布版本吗?调试版本是为调试逻辑而设计的,速度会非常慢。还有一个关于vector
的警告。它是为节省空间而设计的,在许多其他地方都是以牺牲成本为代价的。此外,调用reserve(max)会带来一些改进
在开始的时候,在你的每个向量上……他所说的。std::vector
是一个陷阱。@user4581301•应该有一个经过空间优化的bool_向量。:-/我想他明白,如果他在我的机器上执行相同的程序测量方式不同,我会在这个答案中附加以秒为单位的时间。我想这是误解了因为所提到的问题是通过程序的输出判断的,在c程序中不是秒。我在VS中得到的结果与他在debug下声称的结果相似。std::
集合在调试构建中的速度慢得可笑。我认为clock()的输出以毫秒为单位?我如何转换“点击”呢到秒数?@AnishShanbhag-除以每秒时钟数
,但可能是毫秒。