编写一个程序,比较不同版本矩阵乘法运行效率差别

好的，这是一个关于比较不同版本矩阵乘法运行效率差别的程序。 首先，我们需要定义一个矩阵乘法函数，这里我选择使用最基础的方法来实现：

def matrix_multiply(A, B):
    result = [[0 for j in range(len(B[0]))] for i in range(len(A))]
    for i in range(len(A)):
        for j in range(len(B[0])):
            for k in range(len(B)):
                result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
    return result

接下来，我们可以编写两个不同版本的矩阵乘法函数，比较它们的运行效率：

import time

# 第一个版本的矩阵乘法函数
def matrix_multiply_v1(A, B):
    result = [[0 for j in range(len(B[0]))] for i in range(len(A))]
    for i in range(len(A)):
        for j in range(len(B[0])):
            for k in range(len(B)):
                result[i][j] += A[i][k] * B[k][j]
    return result

# 第二个版本的矩阵乘法函数
def matrix_multiply_v2(A, B):
    result = [[sum(a * b for a, b in zip(row, col)) for col in zip(*B)] for row in A]
    return result

# 生成两个随机矩阵
A = [[i+j for j in range(500)] for i in range(500)]
B = [[i+j for j in range(500)] for i in range(500)]

# 测试第一个版本的矩阵乘法函数的运行时间
start_time = time.time()
result_v1 = matrix_multiply_v1(A, B)
end_time = time.time()
print("第一个版本的矩阵乘法函数的运行时间为：", end_time - start_time, "秒")

# 测试第二个版本的矩阵乘法函数的运行时间
start_time = time.time()
result_v2 = matrix_multiply_v2(A, B)
end_time = time.time()
print("第二个版本的矩阵乘法函数的运行时间为：", end_time - start_time, "秒")

这个程序会生成两个大小为 $500 \times 500$ 的随机矩阵，然后分别使用两个不同版本的矩阵乘法函数计算它们的乘积，并打印出两个函数的运行时间。你可以根据需要修改矩阵的大小和函数的版本来进行测试。