c++ 11， < 20ms for me -在这里运行它

我理解您想要一些技巧来帮助提高您的语言特定知识，但由于这里已经很好地介绍了这一点，我想我应该为那些可能看过您的问题的mathematica注释等并想知道为什么这段代码如此之慢的人添加一些上下文。

这个答案主要是为了提供上下文，希望能够帮助人们更容易地评估您的问题/其他答案中的代码。

这段代码只使用了一些(丑陋的)优化，与所使用的语言无关，基于:

每个三角数的形式都是n(n+1)/2 N和N +1是互质 除数的数量是一个乘法函数

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <tuple>
#include <chrono>

using namespace std;

// Calculates the divisors of an integer by determining its prime factorisation.

int get_divisors(long long n)
{
    int divisors_count = 1;

    for(long long i = 2;
        i <= sqrt(n);
        /* empty */)
    {
        int divisions = 0;
        while(n % i == 0)
        {
            n /= i;
            divisions++;
        }

        divisors_count *= (divisions + 1);

        //here, we try to iterate more efficiently by skipping
        //obvious non-primes like 4, 6, etc
        if(i == 2)
            i++;
        else
            i += 2;
    }

    if(n != 1) //n is a prime
        return divisors_count * 2;
    else
        return divisors_count;
}

long long euler12()
{
    //n and n + 1
    long long n, n_p_1;

    n = 1; n_p_1 = 2;

    // divisors_x will store either the divisors of x or x/2
    // (the later iff x is divisible by two)
    long long divisors_n = 1;
    long long divisors_n_p_1 = 2;

    for(;;)
    {
        /* This loop has been unwound, so two iterations are completed at a time
         * n and n + 1 have no prime factors in common and therefore we can
         * calculate their divisors separately
         */

        long long total_divisors;                 //the divisors of the triangle number
                                                  // n(n+1)/2

        //the first (unwound) iteration

        divisors_n_p_1 = get_divisors(n_p_1 / 2); //here n+1 is even and we

        total_divisors =
                  divisors_n
                * divisors_n_p_1;

        if(total_divisors > 1000)
            break;

        //move n and n+1 forward
        n = n_p_1;
        n_p_1 = n + 1;

        //fix the divisors
        divisors_n = divisors_n_p_1;
        divisors_n_p_1 = get_divisors(n_p_1);   //n_p_1 is now odd!

        //now the second (unwound) iteration

        total_divisors =
                  divisors_n
                * divisors_n_p_1;

        if(total_divisors > 1000)
            break;

        //move n and n+1 forward
        n = n_p_1;
        n_p_1 = n + 1;

        //fix the divisors
        divisors_n = divisors_n_p_1;
        divisors_n_p_1 = get_divisors(n_p_1 / 2);   //n_p_1 is now even!
    }

    return (n * n_p_1) / 2;
}

int main()
{
    for(int i = 0; i < 1000; i++)
    {
        using namespace std::chrono;
        auto start = high_resolution_clock::now();
        auto result = euler12();
        auto end = high_resolution_clock::now();

        double time_elapsed = duration_cast<milliseconds>(end - start).count();

        cout << result << " " << time_elapsed << '\n';
    }
    return 0;
}

我的台式机平均花费19毫秒，笔记本电脑平均花费80毫秒，这与我在这里看到的大多数其他代码相差甚远。毫无疑问，还有许多优化方法可用。

看看这个博客。在过去一年左右的时间里，他用Haskell和Python完成了一些Project Euler问题，他通常发现Haskell要快得多。我认为在这些语言之间，它更多地与你的流畅性和编码风格有关。

说到Python速度，你使用了错误的实现!尝试一下PyPy，对于这样的事情，你会发现它要快得多。

问题1:erlang, python和haskell会因为使用任意长度的整数而降低速度吗?还是只要值小于MAXINT就不会?

This is unlikely. I cannot say much about Erlang and Haskell (well, maybe a bit about Haskell below) but I can point a lot of other bottlenecks in Python. Every time the program tries to execute an operation with some values in Python, it should verify whether the values are from the proper type, and it costs a bit of time. Your factorCount function just allocates a list with range (1, isquare + 1) various times, and runtime, malloc-styled memory allocation is way slower than iterating on a range with a counter as you do in C. Notably, the factorCount() is called multiple times and so allocates a lot of lists. Also, let us not forget that Python is interpreted and the CPython interpreter has no great focus on being optimized.

编辑:哦，好吧，我注意到你使用的是Python 3，所以range()不返回一个列表，而是一个生成器。在这种情况下，我关于分配列表的观点有一半是错误的:该函数只是分配范围对象，尽管效率很低，但没有分配包含很多项的列表那么低。

问题2:为什么haskell这么慢?是否有一个编译器标志关闭刹车或它是我的实现?(后者很有可能，因为haskell对我来说是一本有七个印章的书。)

你在使用Hugs吗?Hugs是一个相当慢的解释器。如果你正在使用它，也许你可以得到一个更好的GHC时间-但我只是在思考假设，这种东西，一个好的Haskell编译器做的是非常迷人的，远远超出我的理解:)

问题3:你能给我一些提示吗?如何在不改变我确定因素的方式的情况下优化这些实现?以任何方式优化:更好、更快、更“原生”的语言。

我得说你在玩一场不好笑的游戏。了解各种语言最好的部分是尽可能以不同的方式使用它们:)但我离题了，我只是对这一点没有任何建议。对不起，我希望有人能在这种情况下帮助你:)

问题4:我的函数实现是否允许LCO，从而避免在调用堆栈中添加不必要的帧?

据我所知，您只需要确保您的递归调用是返回值之前的最后一个命令。换句话说，像下面这样的函数可以使用这样的优化:

def factorial(n, acc=1):
    if n > 1:
        acc = acc * n
        n = n - 1
        return factorial(n, acc)
    else:
        return acc

然而，如果你的函数如下所示，你就不会有这样的优化，因为在递归调用之后有一个操作(乘法):

def factorial2(n):
    if n > 1:
        f = factorial2(n-1)
        return f*n
    else:
        return 1

我将操作分隔在一些局部变量中，以便明确执行哪些操作。然而，最常见的是看到这些函数如下所示，但它们对于我所说的观点是等价的:

def factorial(n, acc=1):
    if n > 1:
        return factorial(n-1, acc*n)
    else:
        return acc

def factorial2(n):
    if n > 1:
        return n*factorial(n-1)
    else:
        return 1

注意，这是由编译器/解释器来决定是否进行尾递归。例如，如果我记得很清楚，Python解释器就不会这样做(我在示例中使用Python只是因为它的语法流畅)。不管怎样，如果你发现了一些奇怪的东西，比如带两个参数的阶乘函数(其中一个参数有acc, accumulator等名称)，现在你知道为什么人们这样做了:)

更多关于C版本的数字和解释。显然这么多年来没人这么做过。记得给这个答案点赞，这样它就可以放在最上面，让每个人都能看到和学习。

第一步:作者程序的基准

笔记本电脑的规格:

CPU i3 M380 (931 MHz -最大省电模式) 4 gb内存 Win7 64位 微软Visual Studio 2012终极版 Cygwin与gcc 4.9.3 Python 2.7.10

命令:

compiling on VS x64 command prompt > `for /f %f in ('dir /b *.c') do cl /O2 /Ot /Ox %f -o %f_x64_vs2012.exe`
compiling on cygwin with gcc x64   > `for f in ./*.c; do gcc -m64 -O3 $f -o ${f}_x64_gcc.exe ; done`
time (unix tools) using cygwin > `for f in ./*.exe; do  echo "----------"; echo $f ; time $f ; done`

.

----------
$ time python ./original.py

real    2m17.748s
user    2m15.783s
sys     0m0.093s
----------
$ time ./original_x86_vs2012.exe

real    0m8.377s
user    0m0.015s
sys     0m0.000s
----------
$ time ./original_x64_vs2012.exe

real    0m8.408s
user    0m0.000s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./original_x64_gcc.exe

real    0m20.951s
user    0m20.732s
sys     0m0.030s

文件名为:integertype_architecture_compiler.exe

Integertype目前与原始程序相同(稍后详细介绍) 架构是x86或x64，取决于编译器设置 编译器是GCC或vs2012

第二步:调查、改进和再次基准

VS比gcc快250%。这两个编译器应该给出类似的速度。显然，代码或编译器选项有问题。让我们调查!

首先要注意的是整数类型。转换可能很昂贵，一致性对于更好的代码生成和优化很重要。所有整数都应该是相同的类型。

它现在是int和long的混合体。我们要改进这一点。使用哪种类型?最快的。必须对它们进行基准测试!

----------
$ time ./int_x86_vs2012.exe

real    0m8.440s
user    0m0.016s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./int_x64_vs2012.exe

real    0m8.408s
user    0m0.016s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./int32_x86_vs2012.exe

real    0m8.408s
user    0m0.000s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./int32_x64_vs2012.exe

real    0m8.362s
user    0m0.000s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./int64_x86_vs2012.exe

real    0m18.112s
user    0m0.000s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./int64_x64_vs2012.exe

real    0m18.611s
user    0m0.000s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./long_x86_vs2012.exe

real    0m8.393s
user    0m0.015s
sys     0m0.000s
----------
$ time ./long_x64_vs2012.exe

real    0m8.440s
user    0m0.000s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./uint32_x86_vs2012.exe

real    0m8.362s
user    0m0.000s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./uint32_x64_vs2012.exe

real    0m8.393s
user    0m0.015s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./uint64_x86_vs2012.exe

real    0m15.428s
user    0m0.000s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./uint64_x64_vs2012.exe

real    0m15.725s
user    0m0.015s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./int_x64_gcc.exe

real    0m8.531s
user    0m8.329s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./int32_x64_gcc.exe

real    0m8.471s
user    0m8.345s
sys     0m0.000s
----------
$ time ./int64_x64_gcc.exe

real    0m20.264s
user    0m20.186s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./long_x64_gcc.exe

real    0m20.935s
user    0m20.809s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./uint32_x64_gcc.exe

real    0m8.393s
user    0m8.346s
sys     0m0.015s
----------
$ time ./uint64_x64_gcc.exe

real    0m16.973s
user    0m16.879s
sys     0m0.030s

整数类型是int long int32_t uint32_t int64_t和uint64_t from #include <stdint.h>

C语言中有很多整数类型，还有一些带符号/无符号的可以使用，还有编译为x86或x64的选择(不要与实际的整数大小混淆)。要编译和运行^^的版本太多了

第三步:理解数字

最终结论:

32位整数比64位整数快200% 无符号64位整数比有符号64位快25%(不幸的是，我对此没有解释)

陷阱问题:“C语言中int和long的大小是多少?” 正确答案是:C中int和long的大小没有很好的定义!

来自C规范:

Int至少是32位 Long至少是int型

从gcc手册页(-m32和-m64标志):

32位环境将int、long和指针设置为32位，并生成可在任何i386系统上运行的代码。 64位环境将int设置为32位，long设置为64位，指针设置为64位，并为AMD的x86-64架构生成代码。

来自MSDN文档(数据类型范围)https://msdn.microsoft.com/en-us/library/s3f49ktz%28v=vs.110%29.aspx:

Int, 4字节，也是有符号的 Long, 4字节，也称为Long int和带符号的Long int

总结一下:吸取的教训

32位整数比64位整数快。 标准整数类型在C和c++中都没有很好地定义，它们取决于编译器和体系结构。当你需要一致性和可预测性时，使用uint32_t整数族从#include <stdint.h>。 速度问题解决。所有其他语言都落后百分之百，C和c++又赢了!他们总是这样。接下来的改进将是使用OpenMP:D进行多线程处理

通过使用Haskell包中的一些函数，可以大大加快Haskell实现的速度。 在这种情况下，我使用了质数，它只是安装了'cabal安装质数';)

import Data.Numbers.Primes
import Data.List

triangleNumbers = scanl1 (+) [1..]
nDivisors n = product $ map ((+1) . length) (group (primeFactors n))
answer = head $ filter ((> 500) . nDivisors) triangleNumbers

main :: IO ()
main = putStrLn $ "First triangle number to have over 500 divisors: " ++ (show answer)

计时:

您的原始程序:

PS> measure-command { bin\012_slow.exe }

TotalSeconds      : 16.3807409
TotalMilliseconds : 16380.7409

改进的实现

PS> measure-command { bin\012.exe }

TotalSeconds      : 0.0383436
TotalMilliseconds : 38.3436

正如你所看到的，在同一台机器上，这台机器运行38毫秒，而你的机器运行16秒:)

编译命令:

ghc -O2 012.hs -o bin\012.exe
ghc -O2 012_slow.hs -o bin\012_slow.exe

尝试:

package main

import "fmt"
import "math"

func main() {
    var n, m, c int
    for i := 1; ; i++ {
        n, m, c = i * (i + 1) / 2, int(math.Sqrt(float64(n))), 0
        for f := 1; f < m; f++ {
            if n % f == 0 { c++ }
    }
    c *= 2
    if m * m == n { c ++ }
    if c > 1001 {
        fmt.Println(n)
        break
        }
    }
}

我得到:

原始版本:9.1690 100% Go: 8.2520 111%

但使用:

package main

import (
    "math"
    "fmt"
 )

// Sieve of Eratosthenes
func PrimesBelow(limit int) []int {
    switch {
        case limit < 2:
            return []int{}
        case limit == 2:
            return []int{2}
    }
    sievebound := (limit - 1) / 2
    sieve := make([]bool, sievebound+1)
    crosslimit := int(math.Sqrt(float64(limit))-1) / 2
    for i := 1; i <= crosslimit; i++ {
        if !sieve[i] {
            for j := 2 * i * (i + 1); j <= sievebound; j += 2*i + 1 {
                sieve[j] = true
            }
        }
    }
    plimit := int(1.3*float64(limit)) / int(math.Log(float64(limit)))
    primes := make([]int, plimit)
    p := 1
    primes[0] = 2
    for i := 1; i <= sievebound; i++ {
        if !sieve[i] {
            primes[p] = 2*i + 1
            p++
            if p >= plimit {
                break
            }
        }
    }
    last := len(primes) - 1
    for i := last; i > 0; i-- {
        if primes[i] != 0 {
            break
        }
        last = i
    }
    return primes[0:last]
}



func main() {
    fmt.Println(p12())
}
// Requires PrimesBelow from utils.go
func p12() int {
    n, dn, cnt := 3, 2, 0
    primearray := PrimesBelow(1000000)
    for cnt <= 1001 {
        n++
        n1 := n
        if n1%2 == 0 {
            n1 /= 2
        }
        dn1 := 1
        for i := 0; i < len(primearray); i++ {
            if primearray[i]*primearray[i] > n1 {
                dn1 *= 2
                break
            }
            exponent := 1
            for n1%primearray[i] == 0 {
                exponent++
                n1 /= primearray[i]
            }
            if exponent > 1 {
                dn1 *= exponent
            }
            if n1 == 1 {
                break
            }
        }
        cnt = dn * dn1
        dn = dn1
    }
    return n * (n - 1) / 2
}

我得到:

原始版本:9.1690 100% Thaumkid的c版本:0.1060 8650% 首发版本:8.2520 111% 第二围棋版本:0.0230 39865%

我还尝试了Python3.6和pypy3.3-5.5-alpha:

原版本:8.629 100% Thaumkid的c版本:0.109 7916% python: 54.795 16% Pypy3.3-5.5-alpha: 13.291 65%

然后用下面的代码我得到:

原版本:8.629 100% Thaumkid的c版本:0.109 8650% Python3.6: 1.489 580% Pypy3.3-5.5-alpha: 0.582 1483%

def D(N):
    if N == 1: return 1
    sqrtN = int(N ** 0.5)
    nf = 1
    for d in range(2, sqrtN + 1):
        if N % d == 0:
            nf = nf + 1
    return 2 * nf - (1 if sqrtN**2 == N else 0)

L = 1000
Dt, n = 0, 0

while Dt <= L:
    t = n * (n + 1) // 2
    Dt = D(n/2)*D(n+1) if n%2 == 0 else D(n)*D((n+1)/2)
    n = n + 1

print (t)