Question

我想在排序的值数组中找到一系列项目。我知道，我可以做到numpy：

l = np.searchsorted(values, items)

这具有O（len（items）* log（len（values）））的复杂性。但是，我的项目也是排序的，所以我可以用O（len（items）+ len（values））来做：

l = np.zeros(items.size, dtype=np.int32)
k, K = 0, len(values)
for i in range(len(items)):
    while k < K and values[k] < items[i]:
        k += 1
    l[i] = k

问题是纯python中的这个版本比searchsorted慢，因为python循环，即使对于大len（items）和len（值）（~10 ^ 6）。

知道如何用numpy“向量化”这个循环吗？

Answer 1

一些示例数据：

# some example data
np.random.seed(0)
n_values = 1000000
n_items = 100000
values = np.random.rand(n_values)
items = np.random.rand(n_items)
values.sort()
items.sort()

您的原始代码段以及@PeterE建议的实现：

def original(values, items):
    l = np.empty(items.size, dtype=np.int32)
    k, K = 0, len(values)
    for i, item in enumerate(items):
        while k < K and values[k] < item:
            k += 1
        l[i] = k
    return l

def peter_e(values, items):
    l = np.empty(items.size, dtype=np.int32)
    last_idx = 0
    for i, item in enumerate(items):
        last_idx += values[last_idx:].searchsorted(item)
        l[i] = last_idx
    return l

测试天真np.searchsorted的正确性：

ss = values.searchsorted(items)

print(all(original(values, items) == ss))
# True

print(all(peter_e(values, items) == ss))
# True

时序：

In [1]: %timeit original(values, items)
10 loops, best of 3: 115 ms per loop

In [2]: %timeit peter_e(values, items)
10 loops, best of 3: 79.8 ms per loop

In [3]: %timeit values.searchsorted(items)
100 loops, best of 3: 4.09 ms per loop

因此，对于此大小的输入，np.searchsorted的天真使用可以轻松地击败原始代码，以及PeterE的建议。

更新

为了避免任何可能导致时间偏差的缓存效应，我们可以为基准测试的每次迭代生成一组新的随机输入数组：

In [1]: %%timeit values = np.random.randn(n_values); items = np.random.randn(n_items); values.sort(); items.sort();
original(values, items)
   .....: 
10 loops, best of 3: 115 ms per loop

In [2]: %%timeit values = np.random.randn(n_values); items = np.random.randn(n_items); values.sort(); items.sort();
peter_e(values, items)
   .....: 
10 loops, best of 3: 79.9 ms per loop

In [3]: %%timeit values = np.random.randn(n_values); items = np.random.randn(n_items); values.sort(); items.sort();
values.searchsorted(items)
   .....: 
100 loops, best of 3: 4.08 ms per loop

更新2

对于np.searchsorted和values都已排序的情况，编写一个优于items的Cython函数并不难。

search_doubly_sorted.pyx：

import numpy as np
cimport numpy as np
cimport cython

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def search_doubly_sorted(values, items):

    cdef:
        double[:] _values = values.astype(np.double)
        double[:] _items = items.astype(np.double)
        long n_items = items.shape[0]
        long n_values = values.shape[0]
        long[:] out = np.empty(n_items, dtype=np.int64)
        long ii, jj, last_idx

    last_idx = 0
    for ii in range(n_items):
        for jj in range(last_idx, n_values):
             if _items[ii] <= _values[jj]:
                break
        last_idx = jj
        out[ii] = last_idx

    return out.base

测试正确性：

In [1]: from search_doubly_sorted import search_doubly_sorted

In [2]: print(all(search_doubly_sorted(values, items) == values.searchsorted(items)))                     
# True

基准：

In [3]: %timeit values.searchsorted(items)
100 loops, best of 3: 4.07 ms per loop

In [4]: %timeit search_doubly_sorted(values, items)
1000 loops, best of 3: 1.44 ms per loop

但是，性能提升相当微不足道。除非这是您代码中的严重瓶颈，否则您应该坚持使用np.searchsorted。

将已排序的项目搜索为排序的序列

1 个答案:

更新

更新2