def empty(): global list_zero list_zero=[] for i in range(4): for j in range(4): if matrix[i][j]==0: list_zero.append([i,j])

这段代码实现了查找2048游戏矩阵中为0的元素的位置，并将这些位置保存在一个名为 `list_zero` 的列表中。这个函数的实现是正确的，但是可以进行一些改进。

首先，对于每个元素为0的位置，我们只需要保存它的行列索引，而不需要保存一个二元组。所以可以将 `list_zero` 列表中的元素改为 `[i, j]` 的形式，而不是 `(i, j)` 的形式。

其次，可以使用列表解析式来简化代码，例如：

def empty():
    global list_zero
    list_zero = [[i, j] for i in range(4) for j in range(4) if matrix[i][j] == 0]

这段代码与原来的代码等价，但是使用了列表解析式，可以使代码更加简洁易懂。

相关问题

python中def if_sort_func(signal_name_list, signal_bits_list): j = 0 for i in range(0, len(signal_name_list)): if signal_name_list[i] == 'x': continue else: number_i_max = find_max_number(signal_bits_list是什么意思

在这段代码中，`signal_name_list` 是一个信号名字的列表，`signal_bits_list` 是一个信号位数的列表。`find_max_number` 函数的作用是找到 `signal_bits_list` 中的最大值。在 `if` 语句中，如果 `signal_name_list[i]` 的值为 'x'，则执行 `continue` 跳过本次循环；否则，执行 `find_max_number(signal_bits_list)`，并将结果赋给 `number_i_max`。

优化class MemoryManager: def __init__(self, allocator): self.allocator = allocator self.free_blocks = [(0, allocator)] def allocate(self, process, request_size): memory_view = self.allocator.memory_view() block_start = None for i in range(len(memory_view)): if memory_view[i] is None: if block_start is None: block_start = i if i - block_start + 1 == request_size: for j in range(block_start, i + 1): memory_view = list(memory_view) memory_view[j] = process self.allocator.allocate_memory(block_start, request_size, process) # 调用分配函数 return memory_view else: block_start = None return None

这段代码中可以进行的优化有：

1. 使用列表推导式代替 for 循环

memory_view = [memory_view[i] if memory_view[i] is not None else process for i in range(len(memory_view))]

2. 避免重复的列表转换

将 `memory_view` 转换为列表之后，又在内部循环中进行了多次修改，最后再次转换为元组。这样的重复转换会影响性能，可以考虑在函数开始时将 `memory_view` 转换为列表，并在分配完成后再次转换为元组。

3. 减少内部循环次数

可以将循环次数从整个内存块的长度缩小到仅遍历空闲块的列表 `self.free_blocks` 的长度，这样可以减少循环次数。

综上所述，可以对代码进行如下优化：

class MemoryManager:
    def __init__(self, allocator):
        self.allocator = allocator
        self.free_blocks = [(0, allocator)]

    def allocate(self, process, request_size):
        memory_view = list(self.allocator.memory_view())
        for start, end in self.free_blocks:
            for i in range(start, end):
                if memory_view[i] is not None:
                    break
            else:
                for i in range(start, end):
                    memory_view[i] = process
                self.allocator.allocate_memory(start, end - start, process)
                self.free_blocks.remove((start, end))
                if start < end - request_size:
                    self.free_blocks.append((start + request_size, end))
                memory_view = tuple(memory_view)
                return memory_view
        return None