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我有一个问题是要在寻根算法中使用一个有效的函数。我需要创建一个对标签进行三重求和的函数，其中包含对一对列表的三重求和。我已经尝试了几种实现，例如使用嵌套列表、字典、将内部三重求和拆分为两个双求和（带有中间列表）、使用 itertools.izip() 将“m”和“n”字典/列表分开一起检查 R 和 E，可能还有一些我忘记了。

这个想法是我需要能够区分其他函数的标签，所以我需要一种有效的方法来存储、访问和汇总这些数字集。

现在，这个函数是迭代的一部分，所以第一次，这些列表大部分是空的。然后我需要对电子词典中的每个值使用寻根算法（非常简单）。使用根查找算法（取决于此函数）后，列表将重新填充其解决方案。这意味着在第二次迭代中，每个列表将包含大约 1000 个数字。之后，rootfinding 再次与这个新函数一起使用，在每个列表中给出（重新组合后）1000 个新数字。

显然，如果在第一次迭代中这个寻根已经花费了几分钟，我就有问题了。我对第一次迭代有一个特定的实现（由于列表内容中的所有空/只有一个值，它减少到标签上的 3 个循环），它可以在两秒内找到所有这些根。

我怎样才能有效地进行汇总，同时仍然能够区分各种列表？

提前致谢

注意：这段代码不是我最漂亮的尝试，但它是我想要完成的最清楚的。

E = {}
R = {}
for i in labels:
    E[i] = {'m':[i], 'n':[]}    #the label happens to be the value that's in here
    E[-i] = {'m':[], 'n':[-i]}
    R[i] = {'m':[1], 'n':[]}
    R[-i] = {'m':[], 'n':[1]}

def function(A, En):
    temp = 0
    for a in E:
        if (not(ACTIVATE) or a != A):
            for b in E:
                for c in E:
                    if ( not(ACTIVATE) or b != c):
                        for i in xrange(len(R[a]['n'])):
                            for j in xrange(len(R[b]['m'])):
                                for k in xrange(len(R[c]['m'])):
                                    temp += R[a]['n'][i]*R[b]['m'][j]*R[c]['m'][k]/(En - (-E[a]['n'][i] + E[b]['m'][j] + E[c]['m'][k]))
                        for i in xrange(len(R[a]['m'])):
                            for j in xrange(len(R[b]['n'])):
                                for k in xrange(len(R[c]['n'])):
                                    temp += R[a]['m'][i]*R[b]['n'][j]*R[c]['n'][k]/(En + (E[a]['m'][i] - E[b]['n'][j] - E[c]['n'][k]))
    return .5*temp
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