通過迭代islice(permutations(a), n)是有點快100倍，如果我只是保持一個額外的參考permutations迭代器。在有和沒有額外參考之間交替：
2.1 ms with
202.2 ms without
2.1 ms with
195.8 ms without
2.1 ms with
192.4 ms without
這是怎么回事？
完整代碼（在線試用！）：
from timeit import timeit
from itertools import permutations, islice
from collections import deque
a = range(10 ** 7)
n = 10 ** 5
for label in ['with', 'without'] * 3:
if label == 'with':
perms = islice((foo := permutations(a)), n)
else:
perms = islice(permutations(a), n)
next(perms)
t = timeit(lambda: deque(perms, 0), number=1)
print('%5.1f ms ' % (t * 1e3), label)
uj5u.com熱心網友回復：
我才明白為什么。如果我不保留參考，則迭代器及其所有需要在計時結束時進行垃圾收集，并將其包含在時間中。
請注意，我構建排列的串列非常大。所以每個排列都非常大。所以permutations迭代器有一個大的結果元組和內部狀態資料結構，而且我還有數百萬個范圍內的整數物件。所有這些都必須清理干凈。
當我將ato的大小減半時a = range(10 ** 7 // 2)，“沒有”額外參考的時間下降到大約一半（100 毫秒）。
當我將ato的大小加倍時a = range(10 ** 7 * 2)，“沒有”額外參考的時間大約加倍（超過 400 毫秒）。
這兩種變化都不會影響“with”時間（始終在 2 ms 左右）。
如果有人想知道為什么我要構建如此大的串列的排列：我正在研究permutations提供所有 n所需的時間！n 個元素的排列。有人可能認為它需要 O(n × n!)，因為這是整體結果大小。但是如果可以，它會重用和修改其結果元組，因此它不會從頭開始構建每個排列，而只需要稍微更新它。所以我用大 n測驗了它，以便看到它何時可以和不能重用其結果元組之間的巨大速度差異。如果可以的話，它確實要快得多，而且似乎只需要 O(n!) 時間來提供所有排列。它似乎平均只改變 2.63 個元素 從一種排列到下一種排列。
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