如何為多組分組函數提高代碼效率？

一、選擇合適的數據結構

在對多組數據進行分組處理時，選擇合適的數據結構能夠有效提高代碼效率。比如使用哈希表或者字典，可以將數據快速分組，並且能夠快速查找和訪問各組數據。

    def groupByDict(nums):
        res = {}
        for num in nums:
            key = num % 3
            if key not in res:
                res[key] = []
            res[key].append(num)
        return res

上面是使用字典進行多組數據分組的一個簡單示例。

二、盡量減少循環次數

在處理多組數據時，循環無疑是必要的，但過多的循環勢必會降低代碼執行效率，因此應該盡量減少循環次數。比如可以使用集合操作、排序等方式進行優化。

    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))
        }

上面的示例代碼使用集合操作實現了多組數據分組，避免了多次循環。

三、緩存中間結果

如果在多個函數調用過程中需要對相同的數據進行分組處理，可以考慮將處理結果進行緩存，避免重複計算。

    cache = {}
    
    def groupByCache(nums):
        if str(nums) in cache:
            return cache[str(nums)]
        
        res = groupByDict(nums)
        cache[str(nums)] = res
        return res

上面的代碼使用了一個全局變數cache，將處理結果進行緩存，避免了重複計算。

四、批量操作數據

如果數據量非常大，單次處理的效率非常低，可以考慮將數據進行批量操作。比如可以使用numpy庫對多組數據進行向量化運算。

    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]
        }

上面的代碼使用了numpy庫，將數據向量化，快速進行多組數據分組操作。