如何通过这个转换后的numpy数组加速迭代？

Question

下面是使用pyglet渲染的2D等距图块地图的部分类定义。

class Map(object):

    origin = 0
    drytile = tile.dry
    wettile = tile.wet

    def __init__(self, left=8, right=8):
        self.grid = np.array(([None] * left, [None] * right), dtype=object)
        self._setup_grid()

    def __iter__(self):
        """return tiles in the order in which they should be rendered"""
        # get number of diagonals
        ndiags = (np.max(self.grid.shape) * 2) -\
                 (1 + (np.max(self.grid.shape) - np.min(self.grid.shape)))

        # get iterator to go through diagonals in back-to-front order
        offsets = xrange(-(ndiags / 2), ndiags / 2 + 1)

        # iterate in render order
        for off in offsets:
            for tile in np.flipud(self.grid).diagonal(off)[::-1]:
                yield tile

这些图块需要从前到后呈现，如下图所示：

在我的班级定义中，原点指的是最顶部的图块（图块a），因此类中定义的left维度是[a b d g]和{{{{{{ 1}}维度是right的向量。

这是我的应用程序的速度关键部分，因为我打算渲染大量的tile。是否有更快的方式以指定的顺序迭代切片？可能会消除嵌套循环的帮助吗？

非常感谢！

Answer 1

我会首先订购数据结构。如果你订购了矢量，那么迭代会更快。

一般来说，使用有序数据结构对于这类事情是有益的。

如果您出于某种原因操纵结构，则需要执行“有序插入”或删除，这样会更慢。使用有序数据结构的权衡取决于插入和移除，并且由于板不应该改变很多，所以看起来你只能使用有序的数据结构。