500个节点用多项式计算运行时间和所占内存,在将500节点分区之后提升了计算时间和内存,的python代码
时间: 2024-02-17 08:03:34 浏览: 72
下面是一个示例Python代码,用于计算500个节点的多项式计算时间和内存使用情况,并在将500个节点分区后进行同样的测试。代码使用`numpy`库进行多项式计算和数组操作:
```python
import numpy as np
import sys
# 定义多项式计算函数
def poly_eval(x, coef):
n = len(coef)
res = coef[0]
for i in range(1, n):
res = res * x + coef[i]
return res
# 生成500个节点的多项式系数
poly_coef = np.random.randn(501)
# 测试多项式计算时间和内存使用
x = np.random.rand()
print("Testing polynomial evaluation with 500 nodes...")
start_time = time.time()
result = poly_eval(x, poly_coef)
end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time
memory_usage = sys.getsizeof(poly_coef) / 1024 / 1024
print("Result:", result)
print("Elapsed time:", elapsed_time, "seconds")
print("Memory usage:", memory_usage, "MB")
# 将500个节点分为10个区域
n_regions = 10
region_size = 50
region_starts = np.arange(n_regions) * region_size
region_ends = region_starts + region_size
# 分区多项式计算函数
def region_poly_eval(x, region_coefs, region_starts):
res = 0
for i in range(len(region_coefs)):
coef = region_coefs[i]
start = region_starts[i]
res += poly_eval(x**(start+1), coef)
return res
# 计算每个区域的多项式系数
region_coefs = []
for i in range(n_regions):
region_coef = poly_coef[region_starts[i]:region_ends[i]+1]
region_coefs.append(region_coef)
# 测试分区多项式计算时间和内存使用
x = np.random.rand()
print("Testing polynomial evaluation with 10 regions...")
start_time = time.time()
result = region_poly_eval(x, region_coefs, region_starts)
end_time = time.time()
elapsed_time = end_time - start_time
memory_usage = sum([sys.getsizeof(coef) for coef in region_coefs]) / 1024 / 1024
print("Result:", result)
print("Elapsed time:", elapsed_time, "seconds")
print("Memory usage:", memory_usage, "MB")
```
代码首先定义了一个`poly_eval`函数,用于计算多项式的值。然后,使用`numpy`库生成500个节点的多项式系数。使用`sys.getsizeof`函数计算多项式系数所占的内存大小,并使用`time.time`函数计算多项式计算的时间。
接下来,代码将500个节点分为10个区域,每个区域包含50个节点。使用`region_poly_eval`函数计算每个区域的多项式值,然后将它们相加得到最终的结果。使用`sys.getsizeof`函数计算每个区域的多项式系数所占用的内存大小,并使用`time.time`函数计算分区多项式计算的时间。
最后,代码输出多项式计算的结果、运行时间和内存使用情况。
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