两个列表之间的最少对数，有没有更快的方法？

问题描述

我有两个（很长）的列表。我想找到列表中每对最小值的总和。例如，如果

X = [2,3,4]
Y = [5,4,2]

那么，总和将为 2+3+2 = 7。 目前，我通过压缩列表并使用列表理解来做到这一点。我的列表是 X 和 Y：

mins = [min(x,y) for x,y in zip(X,Y)]
summed_mins = sum(mins)

这会导致我的程序出现严重的运行时问题。有没有更快的方法来做到这一点？列表推导式是我所知道的最快的。

解决方法

您可以使用 Python 生成器 和内置的 ma​​p 函数来避免创建列表，但这可能会稍微快一点（感谢 {{ 3}}):

summed_mins = sum(map(min,x,y))

或者，您可以使用 Numpy。方法如下：

summed_mins = np.stack((X,Y)).min(axis=0).sum()

如果您可以将输入列表直接存储为 Numpy 数组，则速度会快得多。 如果您甚至可以将其直接存储在 2D Numpy 数组中，您就不需要 np.stack 调用，从而获得更快的代码。 如果您不能直接将输入存储/创建为 Numpy 数组，您可以通过指定数据类型快速创建 Numpy 数组（假设您确定列表包含小整数）。下面是一个例子：

summed_mins = np.stack((np.array(a,np.int64),np.array(b,np.int64))).min(axis=0)