- 3N+1Problem/Leonardong
import psyco
psyco.full()
절대 쉽지 않은 문제였다. 아직 수행시간이 턱없이 길다. 사전형 멤버를 이용해 계산했던 부분은 저장해두어 다시 쓰도록 하였다. 답답하다. PsyCo라는 모듈을 새롭게 알알게되었다. --[Leonardong]
확신이 가지 않는 cutoff부분을 빼더라도 PsyCo를 쓰면 2초 안에 통과한다. 3시간 동안 10초 정도를 줄였는데, 10분만에 10초를 줄였다. 시간을 줄여야 하는데 정말 수가 안 떠오르면 PsyCo가 꽤 도움이 될 것이다. 남용은 조심해야겠다.--[Leonardong]
- SummationOfFourPrimes/1002
import psyco
psyco.full()
대부분의 시간은 소수테이블을 작성하는 부분이 된다. 그래서 이 부분에 대해서 Seminar:PrimeNumber 를 참고, 최적화된 알고리즘으로 수정하였다. 그리고 역시 psyco 를 이용하였다. 그 결과, 10000000 기준 10초. 기존 알고리즘의 경우 50000번 기준 24초 이상.
10000000 건에 대해서는 7.49 초 기록 (profiler 를 이용할 경우 속도저하가 있기 때문에 profiler 를 끄고 psyco 만으로 실행)
PyRex 는 Python 코드를 C 코드로 전환해준다. 이를 이용, C 모듈로 만들어 컴파일하고 결과를 실행. 의외로 7.x 대로, PsyCo 를 썼을때보다 오히려 성능이 떨어졌다. C 코드를 보니 웬걸. 전혀 알아볼수가 없는 코드다. 차라리 깨끗하게 직접 작성해주는게 성능향상 상으로는 유리하겠다는 생각.
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