Ｎクイーン問題（６８）Python-codonで高速化 02Python_postFlag

ソースコード

今回の連載 python/pypy/codonのソースコードディレクトリはこちら
https://github.com/suzukiiichiro/N-Queens/tree/master/10Bit_Python

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Ｎクイーン問題（６６） Python-codonで高速化
https://suzukiiichiro.github.io/posts/2025-03-05-01-n-queens-suzuki/

配置フラグ python/pypy/codonで速度比較

以下のソースコードをpythonで実行してみます
ちなみに以下のソースコードはcodon対応したソースコードです。
codon対応したソースコードは、pythonでもpypyでも問題なく動作するところがcodonのすごいところです。

# pypyを使う場合はコメントを解除
# pypyで再帰が高速化できる
import pypyjit
pypyjit.set_param('max_unroll_recursion=-1')

class NQueens02:
  size:int
  count:int
  aboard:list[int]
  fa:list[int]
  def __init__(self):
    self.size=8;
    self.count=0;
    self.aboard=[0 for i in range(self.size)];
    self.fa=[0 for i in range(self.size)];
  def printout(self):
    self.count+=1;
    print(self.count,end=": ");
    for i in range(self.size):
      print(self.aboard[i],end="");
    print("");
  def nqueens(self,row:int):
    if row==self.size-1:
      self.printout();
    else:
      for i in range(self.size):
        self.aboard[row]=i;
        if self.fa[i]==0:
          self.fa[i]=1;
          self.nqueens(row+1);
          self.fa[i]=0;

# 2.配置フラグ
# $ python <filename>
# $ pypy <fileName>
# $ codon build -release <filename>
if __name__ == '__main__':
  NQueens02().nqueens(0);

pythonで実行する場合はソースコード冒頭の import 行と pypyjit 行をコメントアウトします

# pypyを使う場合はコメントを解除
# pypyで再帰が高速化できる
# import pypyjit # コメントアウト
# pypyjit.set_param('max_unroll_recursion=-1') # コメントアウト

pythonで実行

$time python 02Python_postFlag.py
:
:
0315: 76543010
40316: 76543020
40317: 76543100
40318: 76543120
40319: 76543200
40320: 76543210

real    0m0.919s
user    0m0.546s
sys     0m0.179s

pypyで実行

pypyで実行する場合はソースコード冒頭の import 行と pypyjit 行をコメント「解除」(活かす）します。さらに高速になります。この２行はpypyで実行するときのみ必要となります。よってpython/codonで実行する場合は、コメントアウトしないとエラーとなります。

# pypyを使う場合はコメントを解除
# pypyで再帰が高速化できる
import pypyjit # コメント解除
pypyjit.set_param('max_unroll_recursion=-1') # コメント解除

$time pypy 02Python_postFlag.py
:
:
40315: 76543010
40316: 76543020
40317: 76543100
40318: 76543120
40319: 76543200
40320: 76543210

real    0m1.286s
user    0m0.870s
sys     0m0.203s

codonで実行

codonで実行する場合はpython同様、以下の import 行と pypyjit 行をコメントアウトします

# pypyを使う場合はコメントを解除
# pypyで再帰が高速化できる
# import pypyjit # コメントアウト
# pypyjit.set_param('max_unroll_recursion=-1') # コメントアウト

$time codon build -release 02Python_postFlag.py && ./02Python_postFlag
:
:
40315: 76543010
40316: 76543020
40317: 76543100
40318: 76543120
40319: 76543200
40320: 76543210

real    0m0.280s
user    0m0.337s
sys     0m0.113s

実行結果

python real    0m0.919s
pypy   real    0m1.286s
codon  real    0m0.280s

Ｎが小さいのであっという間に終わってしまいますが、次の章からはそういうわけには行きません。
あっという間に終わるのはここまでです。

では早速ソースコードのcodon化を進めていきます。
前の章でも説明しましたが、

1.ソースコードの__main__は以下のようにclassを利用して呼び出す方が高速です。

if __name__ == '__main__':    # 高速化にはここが重要
  NQueens01().nqueens(0)

ソースの本体はclass化しましょう。

class NQueens01:
  :
  :
  def nqueens(self,row:int):
    :
    :
if __name__ == '__main__':
  NQueens01().nqueens(0)

グローバル変数はゼロにすべきですが、説明も必要なのでここはあえてグローバル変数を用いています。
グローバル変数は、初期化する必要はありません。その代わり型を明示的に書く必要があります。

  size:int          # int型のsizeを宣言

グローバル変数の初期化は__init()__(self):で行います。

  def __init__(self):
    self.size=8
    self.aboard=[0 for i in range(self.size)]
    self.count=0

__init__(self):関数の中で、グローバル変数に初期値を代入します。
グローバル変数はselfをつけてアクセスします。

def nqueens(self,row:int): で関数を宣言しています。
__main__から呼び出されていますが、0を渡されていますね。
受け取る nqueens()では

  def nqueens(self,row):

ではなく

  def nqueens(self,row:int):

と、書いて、__main__から呼び出されたnqueens()にわたす0は、rowという変数に渡されています。
row:intと明示的に数値であることが明記されています。これがcodonの厳格な型付けとなります。

class内で宣言する関数の第一パラメータは、暗黙的に必ずselfとなります。
関数パラメータで渡されたrowは関数内でself.rowと書く必要はありません。
関数パラメータはrowとして使うことができます。
その代わり、グローバル変数を使うとき、他の関数を呼び出すときは以下のようにself.を付ける必要があります。

  def nqueens(self,row:int):
    if row is self.size:
      self.printout();
    else:
      for i in range(self.size):
        self.aboard[row]=i;
        self.nqueens(row+1);

包括表記を多用しましょう
可読性が極端に低くなるほどに多用するのはどうかと思います。
が、包括表記に置き換えることで劇的に高速化します。
以下のコードは aboard fa ともにsize分を0で配列を初期化します

    self.aboard=[0 for i in range(self.size)];
    # aboard=[0,0,0,0,0,0,0,0]
    self.fa=[0 for i in range(self.size)];
    # fa=[0,0,0,0,0,0,0,0]

あと一点。リストの宣言はリテラル変数とは少し異なります。
この明示的な書き方は、関数パラメータの書き方も同様となります。

  リスト名:list[int]

と、覚えてしまえば良いと思います。

  aboard:list[int]
  fa:list[int]

では、ソースコードはこういうふうになります。

# pypyを使う場合はコメントを解除
# pypyで再帰が高速化できる
# import pypyjit
# pypyjit.set_param('max_unroll_recursion=-1')

class NQueens02:
  size:int
  count:int
  aboard:list[int]
  fa:list[int]
  def __init__(self):
    self.size=8;
    self.count=0;
    self.aboard=[0 for i in range(self.size)];
    self.fa=[0 for i in range(self.size)];
  def printout(self):
    self.count+=1;
    print(self.count,end=": ");
    for i in range(self.size):
      print(self.aboard[i],end="");
    print("");
  def nqueens(self,row:int):
    if row==self.size-1:
      self.printout();
    else:
      for i in range(self.size):
        self.aboard[row]=i;
        if self.fa[i]==0:
          self.fa[i]=1;
          self.nqueens(row+1);
          self.fa[i]=0;

# 2.配置フラグ
# $ python <filename>
# $ pypy <fileName>
# $ codon build -release <filename>
if __name__ == '__main__':
  NQueens02().nqueens(0);

実行は以下のとおりです。

$ codon build -release 02Python_postFlag.py && time 02Python_postFlag

実行結果は冒頭を省略すると以下のようになります。

:
:
40305: 76541200
40306: 76541230
40307: 76541300
40308: 76541320
40309: 76542010
40310: 76542030
40311: 76542100
40312: 76542130
40313: 76542300
40314: 76542310
40315: 76543010
40316: 76543020
40317: 76543100
40318: 76543120
40319: 76543200
40320: 76543210

real    0m0.280s
user    0m0.337s
sys     0m0.113s

次の章では、バックトラックのcodon化を具体的にご説明していきます。

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Ｎクイーン問題（６７）Python-codonで高速化 01Python_bluteForce"
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