Я бы взял на вашем месте, что-то полегче Джанго

ну тогда и полегче ларавеля тоже надо брать. а так они премерно одинаковых весовых категорий

ну тогда и полегче ларавеля тоже надо брать. а так они премерно одинаковых весовых категорий

Так, а что вышло по скорости ? И затратам ?

джентльмены, брек перл быстрее питона (научный факт), но никто в здравом уме вас на перл не гонит

и то и другое для сайтов, умеют примерно одинаково. Ларавель быстрее в 3 раза и примерно столько же меньше по памяти ест.

причем интересно, что когда грузишь через Apache Benchmark (ab -n 1000 -c 100), джанга начинает заикаться на второй тысяче запросов, тоесть на повторном запуске теста. Некогда было разбираться, но неприятно. @worlak2

А впаривают делать через deque

tm = timeit.timeit('max3(test_list)', number=1, setup="from __main__ import max3, test_list") print(tm) tm2 = timeit.timeit('sorted(test_list)[-3:]', number=1, setup="from __main__ import test_list") print(tm2) 0.6488101999999998 0.8802487999999999

простой наколенный тест

простой наколенный тест

исходники было бы неплохо показать

причем интересно, что когда грузишь через Apache Benchmark (ab -n 1000 -c 100), джанга начинает заикаться на второй тысяче запросов, тоесть на повторном запуске теста. Некогда было разбираться, но неприятно. @worlak2

Не хочется уходить на пхп, когда только привык к Джанго

исходники было бы неплохо показать

Перебьёшься

Перебьёшься

Ваши данные подтвеждены воздухом, не более того...

Ваши данные подтвеждены воздухом, не более того...

Да, хорошо)

/me не очень понимает, куда тут deque

https://docs.python.org/3/library/bisect.html#module-bisect - вот это нядо

/me не очень понимает, куда тут deque

нужна структура в которой стоимость вставки и добавления будет равна О(1) двусвязный список этим требованиям вполне удовлетворяет

простой наколенный тест

Размер массива какой?

Размер массива какой?

test_list = [i for i in range(1000000)] + [i for i in range(1000000)] random.shuffle(test_list)

про deque заявлены быстрые добавление и удаление в начале и в конце

про середину речи нет

про середину речи нет

Он же несортированный, значит О(1)

но речь идет именно о сортированном

Он же несортированный, значит О(1)

што

потому что нам надо добавлять элемент, а потом удалять минимальный

Ну, нахождение трёх максимальных чисел можно сделать за n шагов по три if на каждом, с одним тройным присваиванием, но быстрее сортед оно будет вряд ли. Тестить лень ;)

Ну, нахождение трёх максимальных чисел можно сделать за n шагов по три if на каждом, с одним тройным присваиванием, но быстрее сортед оно будет вряд ли. Тестить лень ;)

Там уже протестировали, говорят быстрее, только код не показывают.

Быстрее всего найти 3 максимальных через алгоритм выбора, а не deque

Ну, нахождение трёх максимальных чисел можно сделать за n шагов по три if на каждом, с одним тройным присваиванием, но быстрее сортед оно будет вряд ли. Тестить лень ;)

можно за n шагов с одной вставкой в отсортированный список с отбрасыванием минимального

можно за n шагов с одной вставкой в отсортированный список с отбрасыванием минимального

+ ну по сути я так и сделал, разве что вставку делал в нужную позицию

Вот, а вставка сколько стоит?

константа

В среднем 1.5 if плюс сама вставка?

точнее O(3)

Вот, а вставка сколько стоит?

Там выше

я кидал ссылку на bisect, там есть метод insort_left

точнее O(3)

это бред

ну это вставка в список известного размера

Ну так я и говорю, три ИФА и тройное присваивание и есть О(4.5)

бред то, что O(3) это O(1)? 8)

вы явно не понимаете суть O нотации

insort это меньше чем три ифа

insort это меньше чем три ифа

Полтора в среднем

f это O(g) означает, что существуют константы C1 и C2 такие, что C1*f > g > C2*f

Три в максимуме

два же

Если больше большего или больше среднего или больше меньшего

Иначе порядок испортится

f это O(g) означает, что существуют константы C1 и C2 такие, что C1*f > g > C2*f

только f и g должны быть функциями и обычно считают, что их аргумент устремлён в бесконечность

а 1 и 3 это такие замечательные функции, которые для любого значения аргумента равны 1 (и соответственно 3)

то есть смысл О нотации вообще заключается в том, чтобы показать алгоритм будет вести себя при увеличении числа входных данных, а не сколько ифов там сидит

если f входит в класс O(g), то для любых констант C1 и C2 С1*f + C2 входит в O(g)

ну да

если f входит в класс O(g), то для любых констант C1 и C2 С1*f + C2 входит в O(g)

что делает запись вида O(3.14) полностью бессмысленной

короче, вставка в отсортированный список это O(N)

для списка длиной 3 это константа, потому что N является константой

для списка длиной 3 это константа, потому что N является константой

значит O(1)

Просто О(х) та же хрень, что и с*О(х), но за это я и не против.

запись O(3.14) не бессмысленна, а равносильна O(10000) или любое другое число

запись O(3.14) не бессмысленна, а равносильна O(10000) или любое другое число

только это не о чём не говорит

и не должно

еще раз - вставка в список любой фиксированной (или ограниченной сверху) длины - константа

Но константа все равно имеет смысл, так как один алгоритм окажется в константу раз быстрее другого. А час или два - это всегда разница ;)))

в данном случае размер списка фиксирован и равен трем, а значит мы вставляем за константу. Вопрос в том, что быстрее - ифы или insort. Мне кажется, что второе. Почему-то

Но константа все равно имеет смысл, так как один алгоритм окажется в константу раз быстрее другого. А час или два - это всегда разница ;)))

Только через O нотацию это не показывают. Потому что константы в каждом O вообще говоря не известны.

А задающий вопрос уже убежал радоваться сорт и выборке

а я и не пытался это "показать" через О нотацию.

... наверно надо было смайлик добавить

Только через O нотацию это не показывают. Потому что константы в каждом O вообще говоря не известны.

Через О показывают, пузырек у вас с n*n или квиксорт с n ln n. А их реализации могут отличаться друг от друга в те самые константы

В смысле, реализации квиксортов между собой

более того, O нотация ничего не говорит про скорость конкретной реализации алгоритма в конкретных условиях, так к примеру алгоритм со сложностью O(n^2) вполне может быстрее чем алгоритм O(n*log(n)) для любого разумного n

более того, O нотация ничего не говорит про скорость конкретной реализации алгоритма в конкретных условиях, так к примеру алгоритм со сложностью O(n^2) вполне может быстрее чем алгоритм O(n*log(n)) для любого разумного n

Но всегда найдется такое н, после которого все поменяется. Об этом О и говорит.

то есть даже в принципе тот самый пороговый n не известен из одной только O нотации, даже порядок

то есть даже в принципе тот самый пороговый n не известен из одной только O нотации, даже порядок

Но он есть.

что делает вещи наподобия O(5) ещё более бессмысленными

ну это вон как недавно оптимизировали умножение, убрав там множитель log(log(N))

ну да, убрали

что делает вещи наподобия O(5) ещё более бессмысленными

Нет, поскольку они позволяют оценить разницу в разах

неа

не позволяют

Нет, поскольку они позволяют оценить разницу в разах

не позволяют

О(3) я написал с некоторой долей юмора. Нужно было добавить смайлик. Естессно это константа