2維陣列vs簡單陣列

我想知道什麼會比其他解決方案執行時更快，哪些內存更少內存。2維陣列vs簡單陣列

當我自己問這個問題時，我正在做數獨。正如你所知，數獨是一個9×9的網格數組，所有圍繞數獨的解算器都在實現數組[9] [9]。我認爲這是因爲它看起來像你習慣玩的網格。

我的問題很簡單，因爲網格始終是一個方形（例如：9×9），什麼是之間的最快和最低的內存消耗： - 2Dimensions：數組[9] [9] - 單一維度：數組[81 ]

在兩種情況下計算訪問值（如果數組從第0個索引開始，並且您需要第9個和第9個網格中的第5個和第6個行）： - 2D Array的座標幾何（例如：Array [5-1 ] [6-1]） - 單個計算位置（Array [（（6-1）* 9）+（5-1）]）

有沒有什麼方法可以測試？

來源

2016-10-09 aviel

不要擔心。只需使用該算法最方便的結構即可。除非你擁有數百萬個網格，否則不會有任何改變。 – Barmar

但是要回答你的問題，單個數組將會減少內存，因爲它只包含81個值，而數組數組包含81個值和9個指針。 – Barmar

當然，這就是我告訴自己，但只是好奇心，如果有一天，當網格的大小，它應該有區別 – aviel

正如評論一個陣列方法是最便宜的（內存明智）

至於速度，timeit說是你的朋友：

import timeit 



one_array = timeit.timeit(setup="a = [0]*81;s=3;x=2;y=1;", stmt='a[s*9+y*3+x]') 
multi_array = timeit.timeit(setup="a = [[[0]*3]*3]*9;s=3;x=2;y=1;", stmt='a[s][x][y]') 


print (one_array) 
print (multi_array) 
if one_array < multi_array: 
    print('one_array is faster') 
else: 
    print("multi_array is faster!")

0.21741794539802967

0.13626013606615175

multi_array更快！

至少在蟒蛇...

來源

2016-10-09 19:04:15

2維陣列vs簡單陣列

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