优化前速度是223s，优化后速度为157s，请问速度提升了多少百分比

速度提升的百分比可以通过以下公式计算：

(优化前速度 - 优化后速度) / 优化前速度 × 100%

将题目中的数值代入公式，得到：

(223 - 157) / 223 × 100% ≈ 29.6%

因此，速度提升了约 29.6%。

相关问题

matlab fprintf一个百分比是多少的汉字和百分数

在 Matlab 中，可以使用 fprintf 函数来输出百分比及其对应的汉字和百分数。下面是一个示例代码：

num = 0.75; % 百分比值
str1 = '很好'; % 对应的汉字
str2 = '%'; % 百分数符号

fprintf('%d%s%s\n', round(num*100), str2, str1); % 输出结果：75%很好

在上面的代码中，round 函数将百分比值四舍五入为整数，并将其作为第一个参数传递给 fprintf 函数。第二个参数是百分数符号，第三个参数是对应的汉字。最后，使用 \n 换行符来结束输出。

求列表内整数百分比计算速度最快的方法

可以使用NumPy库中的bincount和histogram函数来快速计算整数百分比。具体方法如下：

1. 使用NumPy的bincount函数统计列表中每个整数出现的次数。
2. 使用NumPy的histogram函数得到整数的频率分布和对应的区间。
3. 计算每个整数的百分比，即出现次数除以列表长度乘以100。

以下是示例代码：

import numpy as np

# 生成随机整数列表
lst = np.random.randint(0, 100, size=10000)

# 使用bincount函数统计整数出现次数
counts = np.bincount(lst)

# 使用histogram函数得到整数的频率分布和区间
freq, bins = np.histogram(lst, bins=range(101))

# 计算每个整数的百分比
percentages = counts / len(lst) * 100

# 打印结果
for i in range(100):
    print(f"{i}: {percentages[i]:.2f}%")

这种方法的时间复杂度是O(n)，因此处理大型列表时速度非常快。