LeetCode #27 Remove Element：两种解法的性能差异疑问

你的两段代码逻辑完全等价，操作次数没有任何区别，导致跑分分位差异的原因并非代码本身的效率，而是LeetCode评测系统的随机性，具体细节如下：

• 评测环境的随机波动：LeetCode的跑分基于单次运行结果，服务器当前负载、CPU调度、内存临时占用等外部因素都会影响耗时和内存统计。即使是完全相同的代码，多次提交也可能得到不同的分位结果，你遇到的波动属于正常现象。
• Python解释器的微小优化差异：虽然两段代码逻辑等价，但变量计算形式略有不同（比如第一段用len(nums)-k，第二段直接用k），不过这种差异在Python解释器中带来的性能影响微乎其微，不足以导致如此明显的分位变化，核心还是随机性主导。
• 内存统计的误差：两段代码都是在原数组上进行原地修改，没有额外开辟内存空间，理论上内存占用完全一致。跑分显示的内存分位差异同样是评测系统的随机误差导致的。

验证方法 #

你可以多次提交同一版本的代码，会发现跑分的分位会在一定范围内波动，甚至两次提交完全相同的代码，分位也可能不同。这说明LeetCode的跑分只能作为大致参考，不能精准反映代码的真实性能。

代码等价性验证 #

我们可以通过变量替换证明两段代码的操作完全一致：

• 第一段代码中，k是已匹配的目标元素个数，最终返回len(nums)-k（有效元素个数）
• 第二段代码中，k初始为len(nums)，每匹配一个元素就减1，最终k就是有效元素个数
• 两段代码中，数组赋值的下标是等价的：第一段的len(nums)-k等于第二段的k（因为第二段的k = len(nums) - 第一段的k），所以赋值操作完全相同。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者IPII