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酸洗过程是确定性的吗?
对于特定的输入值 Pickle 是否总是产生相同的输出 我想当腌制具有相同内容但不同插入 删除历史记录的字典时可能会出现问题 我的目标是使用 Pickle 和 SHA1 创建函数参数的 签名 以实现 memoize 我想当腌制具有相同内容但
python
pickle
memoization
我应该对算法使用递归还是记忆化?
如果我可以选择使用递归或记忆来解决问题 我应该使用哪一个 换句话说 如果它们都是可行的解决方案 因为它们提供了正确的输出并且可以在我正在使用的代码中合理地表达 那么我什么时候会使用其中一个而不是另一个 它们并不相互排斥 您可以同时使用它们
Algorithm
recursion
memoization
方法调用中是否有记忆约定?
我想避免在方法调用中重新评估值 直到现在 我一直在这样做 def some method some method begin lot s of code end end 但它最终变得非常丑陋 在一些代码中 我看到类似以下内容 def som
ruby
codingstyle
memoization
如何将只缓存某些内容的字段添加到ADT?
我经常需要向 ADT 添加字段 仅记住一些冗余信息 但我还没有完全弄清楚如何又好又高效地做到这一点 说明问题的最好方法是举个例子 假设我们正在使用无类型 lambda 项 type VSym String data Lambda Var V
DesignPatterns
caching
Haskell
memoization
algebraicdatatypes
是否有一个基于对象身份的、线程安全的记忆库?
我知道记忆化似乎是堆栈溢出的 haskell 标签上的一个长期话题 但我think以前没有人问过这个问题 我知道 Haskell 有几个不同的 现成 记忆库 memo combinators 和 memotrie 包 利用涉及惰性无限数据结
Haskell
memoization
我可以采取哪些措施来提高 SQL Server 中纯用户定义函数的性能?
我制作了一个简单但计算相对复杂的 UDF 用于查询很少更改的表 在典型用法中 该函数会在一个非常小的参数域上从 WHERE 子句中多次调用 如何才能更快地使用 UDF 我的想法是应该有某种方式告诉 SQL Server 我的函数使用相同的参
sqlserver
sqlserver2008
sqlclr
userdefinedfunctions
memoization
缓存施瓦茨变换
我正在学习 中级 Perl 它非常酷 我刚刚读完 施瓦茨变换 部分 在理解它之后 我开始想知道为什么变换不使用缓存 在具有多个重复值的列表中 转换会重新计算每个值的值 因此我想为什么不使用哈希来缓存结果 这是一些代码 a place to
perl
caching
Optimization
Sorting
memoization
Haskell 中动态规划的高效表
我已经编码了0 1背包问题 http en wikipedia org wiki Knapsack problem 0 1 knapsack problem在哈斯克尔 我对迄今为止所取得的懒惰和普遍性水平感到相当自豪 我首先提供用于创建和处
在 Javascript 中缓存和预取过期的 Promise
Promise 是我在 Javascript 中管理异步代码的首选方式 Memoize npm 上的 memoizee 是一个 Javascript 库 用于轻松缓存和预取函数结果 理想情况下 我想结合两者的优点 并且能够使 Promise
javascript
nodejs
promise
memoization
bluebird
如何确定lru_cache所需的maxsize?
如果我们创建一个类似返回斐波那契数列的递归函数 并使用lru cache 真正的总督是什么max size范围 很明显 我们在计算每一项时只需要最后两项 但是设置maxsize to 2并运行第一个1000计算需要很长时间才能完成 我尝试使
python
caching
memoization
在 Ruby 中跨多个类实例记忆数据的好方法是什么?
考虑 生成数据的对象的许多实例 如果每次运行只生成一次该数据 那就太好了 class HighOfNPeriods lt Indicator def generate data indicator data DataStream new 0
ruby
object
instance
instancevariables
memoization
这个记忆的斐波那契函数是如何工作的?
在我正在做的函数式编程课程的当前练习作业中 我们必须制作给定函数的记忆版本 为了解释记忆化 给出以下示例 fiblist fibm x x lt 0 fibm 0 0 fibm 1 1 fibm n fiblist n 1 fiblist
Haskell
Fibonacci
memoization
熊猫记忆
我有冗长的计算 我重复了很多次 因此 我想使用记忆 诸如jug http packages python org Jug and joblib http packages python org joblib memory html 与Pan
python
package
pandas
memoization
在 C# 中实现记忆化 [关闭]
Closed 这个问题需要多问focused help closed questions 目前不接受答案 我知道这个话题 记忆 已经被讨论了很多 比如here https stackoverflow com questions 285216
c
functionalprogramming
memoization
为什么这个记忆器适用于递归函数?
我不明白为什么下面的代码是这样的fib以线性而非指数时间运行 def memoize obj Memoization decorator from PythonDecoratorLibrary Ignores kwargs cache ob
python
recursion
memoization
动态规划——自上而下与自下而上
我了解到动态规划 DP 有两种 自上而下和自下而上 In top down 您可以使用递归和记忆 在自下而上 你只需填充一个数组 一个表 此外 这两种方法都使用相同的时间复杂度 就我个人而言 我发现自上而下的方法更容易 更自然地遵循 给定的
recursion
dynamicprogramming
memoization
bottomup
TopDown
使用记忆化与不使用记忆化的递归
我在学校做的作业是用递归计算加泰罗尼亚数 第一个没有记忆 def catalan rec n res 0 if n 0 return 1 else for i in range n res catalan rec i catalan rec
python
recursion
memoization
catalan
记忆 SQL 查询
假设我有一个运行 SQL 查询并返回数据帧的函数 import pandas io sql as psql import sqlalchemy query string select a from table def run my quer
python
pandas
memoization
joblib
在 Haskell 中实现记忆功能
我对 Haskell 相当陌生 我正在尝试实现一个基本的记忆功能 它使用Data Map存储计算值 我的示例是欧拉项目问题 15 其中涉及计算 20x20 网格中从一个角到另一个角的可能路径数 这是我到目前为止所拥有的 我还没有尝试编译 因
Haskell
memoization
原始计算器 - 动态方法
我在获得以下问题的正确解决方案时遇到一些困难 你的目标是一个正整数n 找到最少的数量 从数字 1 开始获取数字 n 所需的操作 更具体地说 我在下面的评论中有测试用例 Failed case 3 16 Wrong answer got 15
python
Algorithm
recursion
dynamicprogramming
memoization
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