下面的代碼將測試用例的數量作為第一個輸入值（a），然后將（a）次2之間的值1≤x≤y≤10^9作為第二個輸入值。代碼的輸出是可被代碼中定義的值整除的值的數量、完全平方數以及滿足兩個條件的值的數量。代碼對于較小的值可以順利運行，但對于較大的值，運行時間會增加。我需要運行時間少于 5 秒。import numpy as npa = np.array(input(), dtype=int)B=[]for i in range(a): b = np.array(input().split(), dtype=int) B.append(b) def is_square(n): return (n**.5).is_integer()for a, b in B: print('{}'.format(sum(v % 12 == 0 for v in range(a, b+1))), '{}'.format(sum(is_square(v) for v in range(a, b+1))),'{}'.format(sum((v % 12 == 0) and is_square(v) for v in range(a, b+1))))
1 回答
滄海一幻覺
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不需要使用 np.array，在這種情況下它不會比內置類型更快（甚至更慢）。其他一些想法：
打印需要時間，因此您可以將結果附加到某個列表并最后打印出來。
將條件結果（可被 12 和完全平方整除）保存到單獨的列表中，然后從這兩個列表中創建一個集合將使第三個條件更快（您將顯著增加內存占用）
這樣的測試效率很低。例如第一個條件：“找到范圍 (a,b) 中可被 12 整除的項目數” - 我會找到該范圍內可被 12 整除的第一個數字（稱為 x ），最后一個數字可被 12 整除（稱為y ），然后
(y-x)/12 + 1應該產生項目數量；無需檢查所有這些。
第二個和第三個條件，只需生成該范圍內的正方形列表：找到范圍內的最小正方形（稱為x），找到范圍內的最大正方形（稱為y）。進而sum( ((x**2)%12 == 0) for x in range(x,y+1) )
實際上這里沒有太多的編程，更像是數學。如果您收到了請告訴我們。干杯。
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