一万次练习,聚合思维-改变命运

本文强调了通过刻意练习达到精通的重要性。指出许多人虽然尝试了很多不同的技能,但却没有真正掌握任何一项。文章建议专注于一项技能进行深入练习,直到穿越高原期进入突进期,实现真正的精通。

想不凡 想脱颖而出 就要刻意练习!我不怕练过一万次腿法的人,怕的是一种腿法练了一万次的人

练过一万招-一招都没有掌握,炼一万招的人往往都是耐不过枯燥的的高原期,
而去选择炼另一种招数,但是不行的是任何一种技能,(武术、乐器、语言)
真正的掌握都是在高原期之后的突进期发生的。
多数人练习了一万招,但一招也没有掌握。慕容复打不过乔峰的原因。
普通人冒尖的可行性选择,不如集中精力和资源将一件事情练习万遍做到精通再说。
持续一万次的练习,简单坚持, 穿越高原期 进入突进期  。

一万次理论 拆分眼前 
一万次理论 影子训练 shadowing

愚蠢的坚持下去,进入突进期。

<think>好的,用户想测量程序运行一万次的总时间。首先,我需要根据不同的编程语言来考虑解决方法。用户提供的引用中有提到Go和Python的例子,所以可能用户对这两种语言感兴趣,或者需要通用的方法。 首先,对于Go语言,引用[1]中的方法是在函数开始和结束时记录时间,计算差值。如果用户需要运行一万次,可能需要将函数调用放在循环中,并在循环外部记录开始和结束时间。比如,用time.Now()获取开始时间,然后循环一万次调用函数,再计算总时间。需要注意的是,这种方式会包括循环本身的开销,但通常可以忽略不计,尤其是当函数执行时间较长时。 对于Python,引用[3]提到Python的性能问题,因为它是动态类型语言,执行速度较慢。测量一万次运行的时间可能需要使用time模块的time()或perf_counter()函数。同样,在循环外部记录开始时间,执行一万次循环,然后计算总时间。需要注意的是,Python中的时间测量可能需要更高的精度,比如使用time.perf_counter()来获得更精确的结果。 另外,用户可能希望排除其他因素的干扰,比如其他进程的影响。引用[2]提到实验中的延迟会有变化,但不同设置之间的关系相似。因此,建议用户多次运行实验并取平均值,以减少误差。 还需要考虑函数是否需要参数,如果函数有参数的话,需要确保每次调用使用正确的参数。如果函数没有参数,像示例中的f(),可以直接在循环中调用。 另外,如果是测量单个函数的执行时间,可能需要将函数的定义与时间统计分开,确保只测量函数本身的执行时间,而不是包括其他操作。比如,在Python中,避免在循环内打印输出,这样会影响总时间的测量。 可能还需要注意预热(warm-up)的问题,尤其是在有JIT编译的语言中,比如Java或JIT优化的Python实现(如PyPy),第一次运行可能较慢。但用户的问题中主要提到Go和Python,所以可能不需要考虑这点,但可以作为一个附加建议提到。 最后,总结不同语言的实现方法,给出代码示例,并提醒用户注意可能的误差来源,比如系统时间精度、其他进程的影响等,并建议多次测量取平均值。</think>要统计程序运行一万次的总时间,可以通过以下步骤实现: ### 通用方法(以Python为例) 1. **记录起始时间**:在循环开始前获取系统时间戳 2. **执行循环**:运行目标代码一万次 3. **记录结束时间**:循环结束后获取时间戳 4. **计算差值**:用结束时间减去起始时间得到总耗时 ```python import time def target_function(): # 需要测量的代码 pass def measure(): start_time = time.perf_counter() # 最高精度计时器[^3] for _ in range(10000): target_function() total_time = time.perf_counter() - start_time print(f"运行一万次耗时:{total_time:.6f} 秒") ``` ### Go语言实现 ```go package main import ( "fmt" "time" ) func targetFunction() { // 需要测量的代码 } func main() { start := time.Now() for i := 0; i < 10000; i++ { targetFunction() } elapsed := time.Since(start) fmt.Printf("运行一万次耗时: %v", elapsed) } ``` ### 注意事项 1. **测量精度**:推荐使用`perf_counter`(Python)和`time.Now()`(Go),这些高精度计时器可以避免系统时钟调整带来的误差[^1] 2. **预热机制**:对于需要编译优化的语言,建议先进行预热运行(如先运行100次不记录时间) 3. **误差处理**:多次测量取平均值(如重复10次实验取均值)能提升准确性[^2] 4. **环境隔离**:测量时应关闭其他占用资源的程序
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