我正在研究一个理论图论问题，该问题涉及在超图中采用超边的组合来分析各种情况。
我已经在 Python 中实现了主要算法的初始版本，但是由于它的组合结构（可能还有我的实现），该算法非常慢。
我正在考虑加快速度的一种方法是使用 PyPy 或 Cython。
查看文档，似乎 Cython 在元组方面并没有提供很大的加速。这对于实现来说可能是有问题的，因为我将超边表示为元组 - 所以算法的大部分是在处理元组（但是它们的长度都是相同的，每个大约 len 6）。
由于我的 C 和 Python 技能都非常低，如果有人能建议在优化代码时使用元组/列表的最佳方法，我将不胜感激。是否有使用 Cython（或 PyPy）的列表/元组的文档？
如果你的算法在计算复杂度方面不好，那你就救不了了，你需要把它写得更好。查阅一本好的图论书或维基百科，它通常相对容易，尽管有些算法既不平凡又难以实现。这听起来像是 PyPy 可以显着加速的事情，但只是通过一个常数因子，但是它不涉及对代码的任何修改。如果没有类型声明，Cython 并不会加速你的代码，而且似乎这类问题不能仅仅通过类型来加速。
常数部分在这里至关重要 - 如果算法复杂度增长到 2^n （这对于简单算法来说是典型的），那么在图中添加额外的节点会使您的时间加倍。这意味着 10 个节点加 1024 个时间，20 个节点 1024*1024 等等。如果你非常幸运，PyPy 可以将你的算法加速 100 倍，但这在图形大小上保持不变（你很快就会用完宇宙时间以一种或另一种方式）。