python – 为什么生成随机整数的“常规”方法如此之慢？

内容导读

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内容图文

不是数学专业或cs专业,我只是愚弄python(通常为视频游戏制作模拟/理论制作的脚本),我发现random.randint是多么糟糕的表现.这让我想知道为什么random.randint或random.randrange被使用/制作他们的方式.我创建了一个函数,用于生成(用于所有意图和实际目的)与random.randint相同的结果：

big_bleeping_float= (2**64 - 2)/(2**64 - 2)
def fastrandint(start, stop):
  return start + int(random.random() * (stop - start + big_bleeping_float))

与random.randrange(0,66)相比,使用它可以产生大幅度180％的速度提升,以产生0-65范围内的整数,这是下一个最快的方法.

>>> timeit.timeit('random.randint(0, 66)', setup='from numpy import random', number=10000)
0.03165552873121058

>>> timeit.timeit('random.randint(0, 65)', setup='import random', number=10000)
0.022374771118336412

>>> timeit.timeit('random.randrange(0, 66)', setup='import random', number=10000)
0.01937231027605435

>>> timeit.timeit('fastrandint(0, 65)', setup='import random; from fasterthanrandomrandom import fastrandint', number=10000)
0.0067909916844523755

此外,这个函数作为random.choice的替代品的调整速度提高了75％,我确信添加大于一个步进范围会更快(尽管我没有测试).使用fastrandint函数几乎可以将速度提升一倍,您可以简单地将其写入内联：

>>> timeit.timeit('int(random.random() * (65 + big_bleeping_float))', setup='import random; big_bleeping_float= (2**64 - 2)/(2**64 - 2)', number=10000)
0.0037642723021917845

总而言之,为什么我错了我的功能更好,为什么它更快更好,并且有更快的方式来做我正在做的事情？

解决方法:

randint调用randrange,它执行一系列范围/类型检查和转换,然后使用_randbelow生成随机int. _randbelow再次进行一些范围检查,最后使用random.

因此,如果删除边缘情况的所有检查和一些函数调用开销,那么fastrandint更快就不足为奇了.

内容总结

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