两个列表中的最小值对，有更快的方法吗？

Question

我有两个（非常长的）列表。我想要找到每对中最小值的总和。例如，如果

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

那么，总和就是 2+3+2 = 7。 目前，我通过压缩列表并使用列表推导式来实现。我的列表为 X 和 Y：

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

这导致我的程序出现严重的运行时问题。有更快的方法吗？据我所知，列表推导是最快的。

- fdgnhgdh

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你的代码看起来运行良好，没有任何错误。 - Rima

Answer 1

你可以使用Python生成器和内置的map函数来避免创建列表，但这可能只会略微更快（感谢Veedrac）：

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

或者你可以使用 Numpy。以下是方法：

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，这样可以更快速。 如果您甚至可以将其直接存储在二维Numpy数组中，则不需要np.stack调用，从而使代码更快速。 如果您无法将输入直接存储/创建为Numpy数组，可以通过指定数据类型（假设您确定列表包含小整数）快速地即时创建Numpy数组。以下是一个示例：

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

- Jérôme Richard

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sum(map(min, x, y)) - Veedrac

请注意，如果您不使用numpy.array((x, y), dtype=object)，Numpy 将截断为 64 位。 - Veedrac

我看到你也是Python性能的粉丝，可惜这种语言的并行性方面不太好。 - dreamcrash

@dreamcrash 是的，我完全同意，但现有代码仍有很大的改进空间。有时仅通过使用Numpy/Numba和一些算法修复就可以将代码加速100~1000倍，这真是太神奇了 ;) 。 - Jérôme Richard

@JérômeRichard 我能理解你的感受 :) 当你使用 GPU 时，往往会遇到很多这样的错误，但通常这意味着原始代码不够好，因此可以进行优化。 - dreamcrash