一、选择合适的数据结构
在对多组数据进行分组处理时，选择合适的数据结构能够有效提高代码效率。比如使用哈希表或者字典，可以将数据快速分组，并且能够快速查找和访问各组数据。
def groupByDict(nums):
res = {}
for num in nums:
key = num % 3
if key not in res:
res[key] = []
res[key].append(num)
return res
上面是使用字典进行多组数据分组的一个简单示例。
二、尽量减少循环次数
在处理多组数据时，循环无疑是必要的，但过多的循环势必会降低代码执行效率，因此应该尽量减少循环次数。比如可以使用集合操作、排序等方式进行优化。
def groupBySet(nums):
return {
0: set(filter(lambda x: x % 3 == 0, nums)),
1: set(filter(lambda x: x % 3 == 1, nums)),
2: set(filter(lambda x: x % 3 == 2, nums))
}
上面的示例代码使用集合操作实现了多组数据分组，避免了多次循环。
三、缓存中间结果
如果在多个函数调用过程中需要对相同的数据进行分组处理，可以考虑将处理结果进行缓存，避免重复计算。
cache = {}
def groupByCache(nums):
if str(nums) in cache:
return cache[str(nums)]
res = groupByDict(nums)
cache[str(nums)] = res
return res
上面的代码使用了一个全局变量cache，将处理结果进行缓存，避免了重复计算。
四、批量操作数据
如果数据量非常大，单次处理的效率非常低，可以考虑将数据进行批量操作。比如可以使用numpy库对多组数据进行向量化运算。
import numpy as np
def groupByNumpy(nums):
arr = np.array(nums)
mask1 = arr % 3 == 0
mask2 = arr % 3 == 1
mask3 = arr % 3 == 2
return {
0: arr[mask1],
1: arr[mask2],
2: arr[mask3]
}
上面的代码使用了numpy库，将数据向量化，快速进行多组数据分组操作。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/248290.html
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