谁能帮我解决下为什么代码执行速度特别慢?是代码哪里写错了吗???

本文介绍了一种使用VBA进行数据库操作的方法,包括通过Split函数处理字符串、从数据库读取特定信息并写入HTML文件的过程。示例展示了如何根据不同的职位名称查询数据库,并将查询结果格式化后写入到一系列的HTML文档中。
'=========添加--所有分类物资===========~~~~
'split数据库名称分割函数
Dim arrSn,arrSq,arrSql
arrSn = "校长/副校长/主任/副主任/班导师/副班导师/班长/副班长/组长/副组长/小组长/副小组长/三好学生/优秀团员"
arrSql = Split(arrSn,"/")
'split分割路径名称函数
Dim arrName,arrHtm
arrName="sheet002.htm/sheet003.htm/sheet004.htm/sheet005.htm/sheet006.htm/sheet007.htm/sheet008.htm/sheet009.htm/sheet010.htm/sheet011.htm/sheet012.htm/sheet013.htm/sheet014.htm/sheet015.htm"
arrHtm=Split(arrName,"/")

'split分割字符串替换的函数
Dim arrTh,arrZth
arrTh="[A1]/[B1]/[C1]/[D1]/[E1]/[F1]/[G1]/[H1]/[I1]/[J1]/[K1]/[L1]/[M1]/[N1]"
arrZth=Split(arrTh,"/")


'===========================(数据库文件读取`)==========================~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
'数据库读取信息========<循环读取>
Set rs = Server.CreateObject("ADODB.Recordset")
Set fso = CreateObject("Scripting.FileSystemObject")
Dim n,m
m=1

'判断是否超过数量指数
for n=0 To 13
sql= "Select C1.CG1QR,C1.CG2RQ,C1.CH1RY,C1.CE1CY ,B1.BB1KM ,A1.AB1WB,A1.AC1WM,A1.AD1GX,A1.AE1JD,AF1JD From ( C1ZongKuCu As C1 Left Join A1WuBian As A1 on C1.CB1GB = A1.AA1ZB ) Left Join B1KuMing As B1 on C1.CC1KF=B1.BA1ZB Where C1.CE1CY like '"&arrSql(n)&"' and ( not CD1SL = 0 or not CD2SL = 0 )"
rs.Open sql,conn,1,3

str2 = ""
'数据库读取信息(循环)
Do while not rs.Eof
str2 = str2 & " <tr height=19 width=72 style='height:25pt;width:300pt'>" & vbcrlf
str2 = str2 & "<td height=19 width=72 style='height:25pt;width:300pt'>" & rs("AB1WB") & "</td>" & vbcrlf
str2 = str2 & "<td height=19 width=72 style='height:25pt;width:300pt'>" & rs("AC1WM") & "</td>" & vbcrlf
str2 = str2 & "<td height=19 width=72 style='height:25pt;width:300pt'>" & rs("AD1GX") & "</td>" & vbcrlf
str2 = str2 & "<td height=19 width=72 style='height:25pt;width:300pt'>" & rs("AE1JD") & "</td>" & vbcrlf
str2 = str2 & "<td height=19 width=72 style='height:25pt;width:300pt'>" & rs("BB1KM") & "</td>" & vbcrlf

rs.movenext

Loop
'response.write str2
'response.write rs.recordcount
'===========================(读写文件流)========================2
'判断路径名称是否是相应的字段名称===《方便写入HTM文档信息》

'FSO读取模版文件

Set txtstream = fso.OpenTextFile(server.MapPath("Modol.files/" & arrHtm(n)),ForReading,true)
str1=Trim(txtstream.ReadAll)
Dzdl=replace(str1,arrZth(n),str2)

'FSO循环写入
Set txtstream=fso.OpenTextFile(Server.MapPath("Modol.files/"&arrHtm(n)),ForWriting,True)
txtstream.Write Dzdl

'response.write "<font color=#66999 size=2>"
'response.write "正在生成数据...请等候..."
'response.write "</font>"
response.write "读写文件流...第" & n & "次```请不要执行其他操作 ...<p>"

rs.Close
txtstream.close
Next 
非常好的问题! 我们来深入探讨:**为什么对无穷级数 $\sum_{k=1}^{\infty} \frac{1}{k(k + x)}$ 使用“直接计算”(即逐项累加)会导致计算机运行很慢?** --- ## ✅ 简要回答: > **直接计算本质上是用数值逼近代替解析解,需要执行大量循环、收敛速度、精度与效率难以兼顾,导致计算速度显著下降。** 下面我们从多个维度详细解释。 --- ## 🔍 一、什么是“直接计算”? 在你的例子中,“直接计算”指的是: ```python s = 0 for k in range(1, N+1): s += 1 / (k * (k + x)) ``` 其中 $N$ 是一个很大的数(比如 $10^6$ 或更大),用来近似无穷级数。 👉 这种方法称为:**截断求和法(Truncated Series Summation)** --- ## ⚠️ 二、为什么它会很慢?——五大根本原因 ### 1. **时间复杂度高:必须做大量循环** | 方法 | 时间复杂度 | 含义 | |------|------------|------| | 直接计算 | $O(N)$ | 要算 $N$ 次加法和除法 | | 解析法(digamma) | $O(1)$ | 一次函数调用 | 📌 示例: - 若取 $N = 10^7$,就要做 **一千万次循环** - 每次循环包含浮点除法、内存访问、累加操作 - 总耗时可能达 **几十毫秒甚至上百毫秒** 而解析法仅需调用 `scipy.special.digamma()`,通常耗时 **不到 1 微秒** ✅ **性能差距可达 10,000 倍以上!** --- ### 2. **收敛速度:需要很多项才能达到高精度** 观察通项: $$ a_k = \frac{1}{k(k + x)} \sim \frac{1}{k^2} \quad (\text{当 } k \to \infty) $$ 虽然它是收敛的(因为 $\sum 1/k^2$ 收敛),但**收敛速度仅为 $O(1/k^2)$**。 这意味着: - 第 $k=1000$ 项的值约为 $10^{-6}$ - 第 $k=10^6$ 项的值约为 $10^{-12}$ - 要获得双精度(~15位有效数字),你可能需要加到 $k=10^8$ 甚至更高! 👉 **为了多精确一位,你要多算几倍甚至几十倍的项数。** 这叫做:“边际收益递减”。 --- ### 3. **浮点误差累积:加得越多,误差越大** 每做一次浮点运算,就会引入微小舍入误差。 当你累加 $10^7$ 次时: - 小项逐渐变得比机器精度还小(如 $< 10^{-16}$) - 它们无法再改变总和,反而造成“无效计算” - 更严重的是,大数和小数相加会产生**精度丢失** 📌 类比:往一辆卡车上不断扔羽毛,最后几根羽毛根本称不出来重量。 所以你算了很多项,其实**对结果毫无贡献**,纯属浪费 CPU 时间。 --- ### 4. **缓存与流水线效率低:现代 CPU 不喜欢这种代码** 现代处理器擅长并行化、预测分支、利用 SIMD 指令。 但你写的这段代码: ```python for k in range(1, N+1): s += 1 / (k * (k + x)) ``` 存在以下问题: - ❌ 数据依赖性强:下一次加法依赖上一次结果 → 无法并行 - ❌ 分支简单但循环体长 → 编译器优化受限 - ❌ 内存访问模式虽好,但计算密度低(计算少,控制开销大) 👉 在 C/C++ 中尚可优化(如向量化),但在 Python 中更是雪上加霜! --- ### 5. **高频调用场景下灾难性放大** 设想你在做一个图像处理任务,每个像素对应一个 $x$ 值,要计算这个级数。 - 图像大小:$1000 \times 1000 = 10^6$ 个像素 - 每个像素用直接法算 1 秒钟?→ 总时间 $10^6$ 秒 ≈ **11 天!** - 即使用 1 毫秒 → 总时间也要 **16 分钟** 而如果用解析法(每个点 1 微秒)→ 总时间仅需 **1 秒** 📌 所以:**直接计算在批量处理或实时系统中完全不可接受** --- ## 📊 对比总结表 | 维度 | 直接计算(数值求和) | 解析法(digamma) | |------|------------------------|--------------------| | 时间复杂度 | $O(N)$,$N$ 很大 | $O(1)$ | | 实际耗时 | 毫秒 ~ 秒级 | 微秒级 | | 精度控制 | 需权衡项数与误差 | 接近理论极限 | | 可扩展性 | 差(不能批量高效处理) | 好(支持向量化) | | 数学洞察 | 无 | 揭示本质结构 | | 是否推荐 | ❌ 仅用于教学或验证 | ✅ 工业级首选 | --- ## ✅ 结论 > **直接计算之所以,是因为它违背了“能用公式就不暴力”的基本原则。** > > 它把一个本可通过一行数学公式解决的问题,变成了千万次重复计算。 > > 尤其当存在解析解时,坚持使用直接计算就像: > > > “明明有高铁票,却非要走路去北京。” --- ##
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