Python 存储两个数字中较大数字的最佳方法

我正在努力使我的python程序尽可能地优化，这一部分我不确定。我需要存储到目前为止获得的最大值，我有两个候选代码。哪一个时间优化最多？或者有没有更快的方法

代码1：

if value > biggest_value:
    biggest_value = value

代码2：

biggest_value = max(biggest_value, value)

背景：

def check_palindrome(num):
    num = str(num)
    if len(num) < 1:
        return True
    else:
        if num[0] == num[-1]:
            return check_palindrome(num[1:-1])
        else:
            return False


def main():
    biggest_product = 0
    for a in range(100, 1000):
        for b in range(100, 1000):
            product = a * b
            if check_palindrome(product):
                # store the biggest_product here
    return biggest_product

main()

def check_回文（num）：
num=str（num）
如果len（num）<1：
返回真值
其他：
如果num[0]==num[-1]：
返回检查\u回文（num[1:-1]）
其他：
返回错误
def main（）：
最大乘积=0
对于范围（1001000）内的a：
对于范围（1001000）内的b：
产品=a*b
如果检查回文（产品）：
#在这里存放最大的产品
返回最大的产品
main（）

代码2是更好的选择，因为在代码1中，您必须将数字与2个命令（<=）进行比较，而在代码2中，您只有一个命令

祝你的节目好运，玩得开心

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Jonas

你可以简单地衡量哪一个在你的情况下更快，然后你就会知道。尽可能地优化这一点可能意味着根本不做这件事（例如预先排序值）、批量做这件事（例如通过numpy）或使用扩展做这件事（例如numba或Cython）。你能提供任何需要优化这个非常小的操作的上下文吗？如果你认为这一行将对你的程序的运行时间产生重大影响，你可以尝试两种方法，看看它是否有任何效果（破坏者：不会）。优化比较在这里看起来像是一条红鲱鱼。函数调用在Python中非常昂贵，这意味着递归回文检查将阻碍对结果所做的任何操作。构造产品的方法也非常低效，每一个值至少检查两次，但大多数值的检查次数要多得多。即使对于第一次检查失败的大数的最坏情况，

return num==num[：：-1]

比递归检查快10%（这一差异大致相当于最大值检查的速度）。对于需要检查所有数字的实际回文，您的版本要慢五倍。请注意，如果数字是按升序生成的，则无需检查新数字是否大于上一个数字。您所说的“与3个命令进行比较”是什么意思？只执行一次比较，即

。如果要比较它们，还必须检查它们是否为相同的值。第一个代码不检查它们是否为相同的值。似乎也没有必要进行这种比较——如果它们是相同的，那么根据定义，

最大值

已经等于

值

，无需做任何事情。哦，好吧，现在我明白你的问题了。谢谢你纠正我；）如果你想知道哪个更快，你可以用这两种代码运行速度测试。