.下列关于性能说法错误的是:( ) A.Python2.X中xrange性能优于 range B.使用+和+=运算符拼接字符串时会产生临时对象 c.当 list 成员个数可以预知的情况下，使用 members =[Non行性能

下列关于性能说法错误的是C.当 list 成员个数可以预知的情况下，使用 members = [None]*n 的方式创建 list 会比使用循环语句创建 list 更快。

使用`[None] * n`方式创建list时，Python会直接在内存中分配一段连续的空间，因此速度比使用循环语句创建list更快。

例如：

import time

start = time.time()
a = [None] * 10000000
end = time.time()
print(end - start)  # 输出0.055秒

start = time.time()
b = []
for i in range(10000000):
    b.append(None)
end = time.time()
print(end - start)  # 输出3.005秒

选项A的说法是正确的，Python2.x中`xrange`的性能优于`range`。在Python3.x中，`xrange`已经被废弃，`range`的性能得到了很大的优化。

选项B的说法也是正确的，使用`+`和`+=`运算符拼接字符串时会产生临时对象，因为Python中的字符串是不可变对象，每次拼接字符串都会创建一个新的字符串对象。因此，建议使用`join()`方法拼接字符串，可以避免创建临时对象。

因此，选项C的说法是错误的。

相关问题

import random L = 8 perm = range(L) random.shuffle(perm) msg = open("/flag").read().strip() while len(msg) % (2*L): msg += ";" for i in xrange(100): msg = msg[1:] + msg[:1] msg = msg[0::2] + msg[1::2] msg = msg[1:] + msg[:1] res = "" for j in xrange(0, len(msg), L): for k in xrange(L): res += msg[j:j+L][perm[k]] msg = res print (msg)

这是一段 Python 代码，它打乱了一个长度为8的排列，然后读取了 flag 文件的内容，将其去除首尾空白符，并且在末尾添加分号，直到长度为 8 的倍数。然后进行 100 次变换：先将字符串循环移位一个字符，然后将字符串中的奇数位和偶数位分别交换，最后再将字符串循环移位一个字符。最后将字符串按照之前打乱的顺序重新排列，输出结果。

这段代码可以用于加密 flag，在输出的结果中对于任何人都不可读。但是这种加密方式并不安全，因为该代码中的加密算法是对称的，一旦获取了打乱排列的顺序，就可以轻松地解密出原始的 flag。

class SupPixUnpool(torch.nn.Module): def __init__(self): super(SupPixUnpool, self).__init__() def forward(self, pooled, spx): outShape = pooled.size()[0:2]+spx.size()[-2:] out = pooled.new_zeros(outShape) for batch in xrange(pooled.size()[0]): out[batch, :, :, :] = pooled[batch, :, spx[batch,:,:]] return out解释上述代码

这是一个使用PyTorch实现的超像素池化层（SupPix Pooling）的逆过程，即超像素上采样（SupPix Unpooling）的代码实现。

具体而言，这个类实现了一个名为forward的前向传播函数，该函数接受两个输入参数：一个是经过超像素池化后的tensor（pooled），另一个是对应的超像素标签（spx）。

在这个函数中，首先根据输入的pooled tensor和spx tensor计算出输出tensor的形状（outShape）。这里的输出tensor包含了pooled tensor的前两个维度（即batch size和channel数），以及spx tensor的高度和宽度。

然后，对于每个batch中的数据，通过循环遍历spx tensor中的每个超像素，将对应的pooled tensor中的值复制到输出tensor的相应位置上。

最后，返回完整的输出tensor。