如何优化Python的add_may_go函数，提升其运行速度？

以下是针对add_may_go函数的具体优化方案，贴合你提到的场景：

• 缓存重复计算结果
  由于函数需要执行数百次，很多位置可能被重复查询。用字典做缓存，避免重复计算：

  _cache = {}
  def add_may_go(x, y):
      if (x, y) in _cache:
          return _cache[(x, y)]
      # 原计算逻辑
      result = 计算得到的数量
      _cache[(x, y)] = result
      return result
  

  注意：如果public_grid会动态更新，需要在更新时清空_cache。

• 将huge_may_go转换为集合
  列表的成员查询是O(n)复杂度，改成集合后查询速度变为O(1)：

  huge_may_go_set = set(huge_may_go)
  

  后续判断位置是否已记录时，直接用(nx, ny) in huge_may_go_set替代列表查询。

• 优化public_grid的访问效率
  普通Python列表的索引访问本身比numpy数组在单元素查询时更快，你之前用numpy变慢可能是因为引入了不必要的数组转换或批量操作。可以提前把所有已落子位置存入集合：

  occupied = {(x, y) for x in range(board_order) for y in range(board_order) if public_grid[x][y] == 1}
  

  后续判断位置是否被占用时，直接用(nx, ny) in occupied，比每次索引public_grid[nx][ny]更高效，尤其在循环中频繁调用时。

• 提前做边界判断，减少无效计算
  预定义周边方向列表，循环时先判断坐标是否在棋盘范围内，不符合直接跳过：

  directions = [(-1,-1), (-1,0), (-1,1), (0,-1), (0,1), (1,-1), (1,0), (1,1)]
  def add_may_go(x, y):
      count = 0
      local_board = board_order
      for dx, dy in directions:
          nx = x + dx
          ny = y + dy
          if 0 <= nx < local_board and 0 <= ny < local_board:
              if (nx, ny) not in occupied and (nx, ny) not in huge_may_go_set:
                  count +=1
                  # 若需要添加到huge_may_go，直接操作集合：huge_may_go_set.add((nx, ny))
      return count
  

• 用局部变量替代全局变量访问
  Python访问全局变量的开销比局部变量高，在函数内部将全局变量赋值为局部变量，减少循环中的查找开销：

  def add_may_go(x, y):
      local_board_order = board_order
      local_occupied = occupied
      local_may_go_set = huge_may_go_set
      directions = [(-1,-1), (-1,0), (-1,1), (0,-1), (0,1), (1,-1), (1,0), (1,1)]
      count = 0
      for dx, dy in directions:
          nx = x + dx
          ny = y + dy
          if 0 <= nx < local_board_order and 0 <= ny < local_board_order:
              if (nx, ny) not in local_occupied and (nx, ny) not in local_may_go_set:
                  count +=1
      return count
  

• 避免不必要的列表操作
  如果huge_may_go仅用于记录已统计的位置，直接用集合存储即可，不需要维护列表；如果最终需要列表形式，只在最后一次性转换，减少频繁append的开销。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者shunyi sui