编写Python代码，针对三对角线性方程组AX=d，基于追赶法编写通用的函数进行求解。要求：(1) 函数名为my_thomas；(2) 输入参数为矩阵A和向量d；(3) 输出结果为X；(4) Python代码必须使用numba加速技术，并与不使用numba的方法做对比，可以通过反复调用1000000次my_thomas观察二者的区别。

以下是使用 Numba 加速的通用追赶法求解三对角线性方程组的 Python 代码：

import numpy as np
from numba import jit

@jit(nopython=True)
def my_thomas(A, d):
    """
    Thomas algorithm for solving tridiagonal linear equations

    :param A: numpy array, tridiagonal matrix
    :param d: numpy array, right-hand side vector
    :return: numpy array, solution vector
    """
    n = A.shape[0]
    p = np.zeros(n)
    q = np.zeros(n)
    x = np.zeros(n)
    p[1] = -A[0][1] / A[0][0]
    q[1] = d[0] / A[0][0]
    for i in range(1, n - 1):
        p[i + 1] = -A[i][i + 1] / (A[i][i] + A[i][i - 1] * p[i])
        q[i + 1] = (d[i] - A[i][i - 1] * q[i]) / (A[i][i] + A[i][i - 1] * p[i])
    q[n - 1] = (d[n - 1] - A[n - 1][n - 2] * q[n - 2]) / (A[n - 1][n - 1] + A[n - 1][n - 2] * p[n - 1])
    x[n - 1] = q[n - 1]
    for i in range(n - 2, -1, -1):
        x[i] = p[i + 1] * x[i + 1] + q[i + 1]
    return x

其中，`A` 和 `d` 分别是三对角矩阵和右侧向量，函数返回线性方程组的解向量 `x`。函数中使用了 Numba 加速，将 Python 代码转换为机器代码，提高了代码的执行效率。可以通过反复调用 1000000 次 `my_thomas` 函数，观察使用和不使用 Numba 加速的代码的运行时间，从而比较二者的效率。

以下是不使用 Numba 加速的通用追赶法求解三对角线性方程组的 Python 代码，用于对比：

def my_thomas_no_numba(A, d):
    """
    Thomas algorithm for solving tridiagonal linear equations

    :param A: numpy array, tridiagonal matrix
    :param d: numpy array, right-hand side vector
    :return: numpy array, solution vector
    """
    n = A.shape[0]
    p = np.zeros(n)
    q = np.zeros(n)
    x = np.zeros(n)
    p[1] = -A[0][1] / A[0][0]
    q[1] = d[0] / A[0][0]
    for i in range(1, n - 1):
        p[i + 1] = -A[i][i + 1] / (A[i][i] + A[i][i - 1] * p[i])
        q[i + 1] = (d[i] - A[i][i - 1] * q[i]) / (A[i][i] + A[i][i - 1] * p[i])
    q[n - 1] = (d[n - 1] - A[n - 1][n - 2] * q[n - 2]) / (A[n - 1][n - 1] + A[n - 1][n - 2] * p[n - 1])
    x[n - 1] = q[n - 1]
    for i in range(n - 2, -1, -1):
        x[i] = p[i + 1] * x[i + 1] + q[i + 1]
    return x

可以通过比较两个函数的运行时间，来观察使用 Numba 加速的函数是否更加高效。