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Author: budaLi

python中多线程，多进程，进程池/多线程和多进程对比.py

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+#-*- coding:utf8 -*-
+#author : Lenovo
+#date: 2018/10/9
+#由于Python中GIL锁的限制 python无法利用多核cpu的特点
+#对于IO操作来说 瓶颈不在于多线程和多进程 多线程比多进程好 因为进程间的切换是需要花费时间的
+import time
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor,as_completed
+from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
+
+# #1.耗费cpu的操作 比如图像处理 以及机器学习的算法 比特币挖矿 此时多进程优于多线程
+# #斐波那契数列
+# def fib(n):
+#     if n<=2: return 1
+#     return fib(n-1)+fib(n-2)
+#
+# if __name__=='__main__':
+#     #在这里更改ProcessPoolExecutor或者ThreadPoolExecutor就可以切换多进程和多线程 要注意的是多进程需要使用if __name__=='__main__':
+#     #对斐波那契数列数列的25-40项进行测试 多线程 102秒 多进程 20秒 实在是可怕。。。
+#     with ProcessPoolExecutor(3) as excutor: #在这里可以设置开启几个线程或几个进程
+#         all_task=[excutor.submit(fib,(num)) for num in range(25,40)]
+#         start_time=time.time()
+#         for future in as_completed(all_task):
+#             data=future.result()    #可以返回程序执行完成的结果
+#             print('result:{}'.format(data))
+#         print('time is {}'.format(time.time()-start_time))
+
+#-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
+#对于IO操作来说 多线程优于多进程
+def random(n):
+    time.sleep(n)   #用sleep模拟输入输出
+    return n
+
+if __name__=='__main__':
+    #在这里更改ProcessPoolExecutor或者ThreadPoolExecutor就可以切换多进程和多线程 要注意的是多进程需要使用if __name__=='__main__':
+    #对斐波那契数列数列的25-40项进行测试 多线程 102秒 多进程 20秒 实在是可怕。。。
+    with ProcessPoolExecutor(3) as excutor: #在这里可以设置开启几个线程或几个进程
+        all_task=[excutor.submit(random,(num)) for num in range(25,40)]
+        start_time=time.time()
+        for future in as_completed(all_task):
+            data=future.result()    #可以返回程序执行完成的结果
+            print('result:{}'.format(data))
+        print('time is {}'.format(time.time()-start_time))
+

翻转矩阵后的得分.py

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+#-*- coding:utf8 -*-
+#author : Lenovo
+#date: 2018/10/9
+#想了十分钟没有思路。。哎
+
+#实现思路 由于二进制的特性 如 8421 如果最高为变为1那么这个数肯定比最高位不为1的数大
+#根据这个思路我们应该对于矩阵的每一行进行变换 把每一行的最高位变为1 那么行就不能变了
+#然后变换矩阵的列 这里每一列对应的权值都是一样的 所以我们应该使每一列的1的个数大于等于0的个数 此时这个矩阵是最大的
+
+class Solution(object):
+    def matrixScore(self, A):
+        """
+        :type A: List[List[int]]
+        :rtype: int
+        """
+        m=len(A)
+        if m==1:
+            if A[0][0]==0:
+                for i in range(len(A[0])):
+                    A[0][i]=1 if A[0][i]==0 else 0
+            print(A)
+            return (int(''.join(map(str,A[0])),2))
+        n=len(A[0])
+        for i in range(m):  #对每一行使第一个数都为1
+            if A[i][0]==0:
+                for j in range(n):
+                    A[i][j]=1 if A[i][j]==0 else 0
+        for i in range(1,n):    #从第二列开始 使每一列1尽可能多
+            count=0
+            for j in range(m):
+                if A[j][i]==0:
+                    count+=1
+            if count>m/2:
+                for j in range(m):
+                    A[j][i]=1 if A[j][i]==0 else 0
+        res=0
+        print(A)
+        for i in range(m):
+            res+=(int(''.join(map(str,A[i])),2))
+        return res
+
+S=Solution()
+res=S.matrixScore([[0,1],[0,1],[0,1],[0,0]])
+print(res)