結果は、上の表のとおりで、Numba を使う効果は大いにあることがわかります。Numba JIT は高速化したい関数に@njit とデコレータを付けるだけでなのですが、それだけで約900ms となって AC にできてしまいます。 このケースでは、JITする関数がそれほど複雑でないためコンパイル時間が約250msなので、それで十分なのですが、コードが複雑になるとコンパイル時間が長くなってしまいます。その場合には、キャッシュ又は AOT が使えます。 キャッシュを使った場合は、約630msで PyPy の実行時間と同じ程度になります。キャッシュを使う場合には、Numpy と Numba の読み込みが必要で最低でも約500msが必要になります。「AtCoderはJavaで2倍の余裕があるようにしています」というルールだそうなので、Java よりも処理は高速になる場合が多いので、ほぼ問題なく AC
