Python中双相对位置循环的快速计算

计算数组X[n]的相对位置有以下问题：

我目前正在进行以下计算：

让我们取

X=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

，然后：

D = []
for idx1 in range(0,len(X)):
    aux = []
    for idx2 in range(idx1, len(X)):
        aux.append(np.sign(X[idx1]-X[idx2]))
    D.append(np.sum(aux))

此代码的输出为：

D=[-9，-8，-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1,0]

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但是，对于太长的X阵列，此计算非常慢！有人对如何加快速度有什么建议吗？由于中间的“辅助”步骤，Parall不是那么容易的！我在考虑一些矩阵方法。

以前可以将

X

转换为

np.array

类型

X=np.数组（[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]）

然后像这样做一个矢量化循环：

D=[np.sum（np.sign（X[idx1]-X[idx1:]），用于范围（0，len（X））内的idx1]

应该快得多

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请注意，可能有一个更聪明的算法。这一个在

O（n^2）

time（其中

n=len（X）

）中计算结果。

这使得Jerôme Richard的计算速度更快。是的，这个算法是一个自顶向下的算法，计算效率非常低！非常感谢分享您的解决方案。也谢谢你@Mark Mayer！两种解决方案都很棒！