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一，分析代码运行时间 第1式，测算代码运行时间
平凡方法
快捷方法（jupyter环境）
第2式，测算代码多次运行平均时间
平凡方法
快捷方法（jupyter环境）
第3式，按调用函数分析代码运行时间
平凡方法
快捷方法（jupyter环境）
第4式，按行分析代码运行时间
平凡方法
快捷方法（jupyter环境）
二，加速你的查找第5式，用set而非list进行查找 低速方法
高速方法
第6式，用dict而非两个list进行匹配查找
低速方法
高速方法
三，加速你的循环第7式，优先使用for循环而不是while循环
低速方法
高速方法
第8式，在循环体中避免重复计算
低速方法
高速方法
四，加速你的函数第9式，用循环机制代替递归函数
低速方法
高速方法
第10式，用缓存机制加速递归函数
低速方法
高速方法
第11式，用numba加速Python函数
低速方法
高速方法
五，使用标准库函数进行加速第12式，使用collecti**.Counter加速计数 低速方法
高速方法
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