以斐波那契数列为例，Python程序员转Go后如何写高效的Go程序
off999 2024-10-23 12:40 17 浏览 0 评论
我上次写了一篇关于斐波那契数列用Go与Python运行效率的对比，在那篇文章里Python计算40万个斐波那契数列平均耗时是4.6952秒，Go计算40万个斐波那契数列平均耗时是3.629秒。
在那篇文章里的算法中40万个计算结果统统保留下来了，算法中最耗时的部分是向操作系统动态申请内存append新元素。
今天我更改了算法，只计算指定次数的那一个结果，不再保存所有的计算结果，单纯检验编程语言的运算效率。
Python的斐波那契数列代码：
def fib(n: int):
if not isinstance(n, int):
return "参数必须是整数型！"
x, y = 0, 1
for i in range(n):
x, y = y, x + y
return x
if __name__ == "__main__":
t1 = time.time()
table = fib(2000000)
t2 = time.time()
print(f"{t2 - t1:.4f}秒")Go的斐波那契数列代码：
func Fib(n int) *big.Int {
x, y := big.NewInt(0), big.NewInt(1)
for i := 0; i < n; i++ {
x,y=y,x.Add(x,y)
}
return x
}
func main() {
start := time.Now().UnixNano()
Fib(2000000)
end := time.Now().UnixNano()
fmt.Printf("Fib函数耗时%.4f秒\n", float64(end-start)/1000/1000/1000)
}运算结果
Python运算第200万个斐波那契数列的结果耗时43.6596秒；
Go运算第200万个斐波那契数列的结果耗时13.6740秒。
小结：
在写Go版斐波那契数列程序时我之前写了一个版本是这样的：
func Fib(n int) *big.Int {
x, y := big.NewInt(0), big.NewInt(1)
for i := 0; i < n; i++ {
t:=new(big.Int)
x,y=y,t.Add(x,y)
}
return x
}
func main() {
start := time.Now().UnixNano()
Fib(2000000)
end := time.Now().UnixNano()
fmt.Printf("Fib函数耗时%.4f秒\n", float64(end-start)/1000/1000/1000)
}结果发现计算第200个斐波那契数量耗时是62.9552秒，匪夷所思，居然比Python还慢！！！
后来查看go标准库文档，发现big.NewInt方法和Add方法生成的结果是指针，该指针指向运算结果，然后我想到Go可以和Python一样不需要第三个变量就能互换变量值，然后改进了程序，去掉了在循环中生成第三个变量用来交换值的代码，直接2个变量互换值。然后再跑程序发现运算速度快了4倍。
以上得出一点小心得，Go有指针，在高速运算的场合可以通过用好指针减少申请内存的代码，大量动态申请内存是非常耗时的，用好指针是提高运算效率的神器！
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