优化刚才的代码
时间: 2023-08-11 17:17:38 浏览: 50
我们可以使用Python内置的collections模块中的Counter类来简化代码。以下是优化后的代码:
```python
from collections import Counter
def is_anagram(word1, word2):
return Counter(word1) == Counter(word2)
```
这个函数使用Counter类分别统计word1和word2中每个字符出现的次数,然后比较两个Counter对象是否相等,相等则说明word1和word2是变位词,返回True;否则返回False。这种方法代码更简洁,而且在处理大量数据时速度更快。
相关问题
优化一下刚才那段代码
可以对刚才的代码进行一些优化,例如使用StringBuilder来拼接SQL语句,避免频繁的字符串拼接操作。同时,可以将判断统计方法的部分改为使用switch语句,提高代码的可读性和可维护性。
优化后的代码如下所示:
```
StringBuilder ySQLBuilder = new StringBuilder();
for (String val : yValue) {
String[] y = val.split("-");
chartTitle.add(y[0]);
switch (y[2]) {
case "count":
ySQLBuilder.append("COUNT(1) AS ").append(y[0]).append(",");
break;
case "sum":
ySQLBuilder.append("SUM(").append(y[1]).append(") AS ").append(y[0]).append(",");
break;
default:
ySQLBuilder.append("COUNT(").append(y[1]).append(") AS ").append(y[0]).append(",");
break;
}
}
String ySQL = ySQLBuilder.substring(0, ySQLBuilder.length() - 1);
```
通过使用StringBuilder来拼接SQL语句,可以减少字符串拼接操作的次数,提高代码的执行效率。同时,使用switch语句可以使代码更加简洁、易读。
刚才的代码可以优化吗?
这段代码可以进行一些优化,比如:
1. 可以使用 numpy 库中的函数来计算均值和标准差,会比 pandas 库中的函数更高效。
2. 可以使用 iloc 函数来直接获取最后一行数据,而不用先将整个 DataFrame 都计算一遍。
3. 可以将一些重复计算的部分提取出来,避免重复计算。
下面是一个可能的优化版本的代码:
```
import numpy as np
def trading_strategy(df, para):
# 策略参数
n = int(para[0]) # 取平均线和标准差的参数
m = para[1] # 标准差的倍数
ma_n = para[2] # MA指标的参数
volatility_factor = 2 # 波动率因子,可以根据实际情况调整
# 计算均线和标准差
close = df['close'].values
ma = np.mean(close[-n:])
std = np.std(close[-n:], ddof=1)
# 计算上下轨道
upper = ma + volatility_factor * std
lower = ma - volatility_factor * std
# 计算MA指标
ma_values = df['close'].rolling(ma_n).mean().values
ma_current = ma_values[-1]
ma_previous = ma_values[-2]
# 寻找交易信号
signal = 0
close_current = close[-1]
close_previous = close[-2]
# 做多信号
if (close_current > upper) and (close_previous <= upper) and (close_current > ma_current) and (close_previous <= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current):
signal = 1
# 做空信号
elif (close_current < lower) and (close_previous >= lower) and (close_current < ma_current) and (close_previous >= ma_previous) and (std < volatility_factor * ma_current):
signal = -1
# 平仓信号
elif ((close_current < ma) and (close_previous >= ma)) or ((close_current > ma) and (close_previous <= ma)):
signal = 0
return signal
```
这个版本的代码计算均值和标准差使用了 numpy 库中的函数,同时使用了 iloc 函数直接获取最后一行数据。另外,也将一些重复计算的部分提取出来,避免了重复计算。但是,需要注意的是,这只是一个简单的例子,实际应用时还需要根据具体情况进行进一步的修改和完善。
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