在递归函数中传递巨大列表作为参数时的性能？

我正在使用Python,我有一个递归函数,它将一个巨大的列表作为参数之一：

# Current implementation
def MyFunction(arg1, arg2, my_huge_list)
    ...
    ...
    MyFunction(new_arg1, new_arg2, my_huge_list)

如上所示,使用相同的列表my_huge_list以递归方式调用MyFunction;与其他论点不同,这不会改变.而且,这个名单又是巨大的.我的一个朋友建议我可以将my_huge_list视为全局变量以提高性能,否则这个巨大的列表可能会在每次迭代中反复复制.

# Friend's suggestion

MyHugeList=[a,b,c, ...and many many other elements... ]

def MyFunction(arg1, arg2)
    global MyHugeList
    ...
    ...
    MyFunction(new_arg1, new_arg2)

使用如上所示的全局变量是否会提高算法的性能而不是原始版本？我的程序运行了几个星期,所以从长远来看,即使是轻微的改进也许是有价值的.

解决方法:

该列表将通过引用传递,因此不再需要传输1项列表与100000项列表：

def null(x): return x
longlist = range(100000)
shortlist = range(1)
longerlist = range(1000000)

%timeit null(shortlist)
10000000 loops, best of 3: 124 ns per loop

%timeit null(longlist)
10000000 loops, best of 3: 137 ns per loop

%timeit null(longerlist)
10000000 loops, best of 3: 125 ns per loop

较长的列表中包含100k和1M条目,但是作为参数传递的时间并不比较短的列表长.

可能还有其他方法可以提高绩效;这可能不是其中之一.

标签：python,recursion,performance,argument-passing
来源： https://codeday.me/bug/20190718/1492188.html