什么时候列表在算法上比地图更快？

在算法上，列表比地图更快的情况是当需要频繁地进行元素的插入和删除操作时。列表是一种有序的数据结构，可以通过索引快速访问元素，而地图（或称为字典）是一种无序的数据结构，通过键值对来存储和访问元素。

当需要频繁地插入和删除元素时，列表的插入和删除操作的时间复杂度为O(1)，即常数时间。而地图的插入和删除操作的时间复杂度为O(log n)，其中n是地图中元素的数量。这是因为地图需要维护键值对的有序性，所以在插入和删除元素时需要进行一些额外的操作。

因此，在需要频繁进行插入和删除操作的场景下，使用列表比使用地图更快。例如，在实现一个实时更新的任务队列时，需要频繁地添加和移除任务，这时使用列表可以更高效地完成操作。

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,使用一些基本的寻路算法(譬如 BFS, Dijkstra 或者 A* 等等)就可以很好的解决寻路问题,但是在另一些游戏中,尤其是在游戏地图比较庞大的情况下,这些基本寻路算法需要耗费大量的时间进行寻路,...算法执行的更快(但是加速程度不如一些对 A* 进行算法层面优化的方法),另外的,这些方法在某些情况下也并不一定能得到最优的寻路结果,但是对于较空旷(不包含大量阻挡)的游戏地图,这些方法的寻路结果也已经足够好了...在开始实际寻路之前先进行一次低层级的寻路.你可以在原游戏地图的基础上预先构建一张由部分节点构成的地图,然后在实际真实寻路之前,先在这张低层级地图上进行寻路,这样你就可以获取到一条由部分节点构成的寻路路径...类似的, HPA 也并不是在空旷地图中寻路的最佳选择,不过这并不是说 HPA 在空旷地图上的寻路表现糟糕,而是说另一些寻路算法(譬如 JPS)更适用于这种情况....优化总结我尝试在 120x120 的地图上进行最"困难"的路径搜索,结果显示,使用优化过的 A* 算法寻路,时间花费最多是在 20ms 左右,而普通的 A* 算法则需要 200 ~ 600 ms.

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Uber提出SBNet：利用激活的稀疏性加速卷积网络

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A*寻路初探（转载）

于是我们检索开启列表，现在里面只有7格了，我们仍然选择其中F值最低的。有趣的是，这次，有两个格子的数值都是54。我们如何选择？这并不麻烦。从速度上考虑，选择最后添加进列表的格子会更快捷。...我的寻路者事实上可以相互穿越。取决于具体的游戏，这也许可以，也许不行。如果你打算考虑其他单位，希望他们能互相绕过，我建议在寻路算法中忽略其他单位，写一些新的代码作碰撞检测。...* 预处理你的地图，表明地图中哪些区域是不可到达的。我把这些区域称作“孤岛”。事实上，他们可以是岛屿或其他被墙壁包围等无法到达的任意区域。...在我Blitz版本的代码中，我建立了一个地图预处理器来作这个工作。它也标明了寻路算法可以忽略的死端，这进一步提高了寻路速度。...这些都是可通过但是比平坦的开阔地移动耗费更高的地形。类似的，道路应该比自然地形移动耗费更低。这个问题很容易解决，只要在计算任何地形的G值的时候增加地形损耗就可以了。

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高级Python技术:如何在Python应用程序中实现缓存

简而言之，缓存的概念主要是利用编程技术将数据存储在临时位置，而不是每次都从源检索数据。随后，缓存可以提高应用程序的性能，因为从临时位置访问数据比每次从源(如数据库、web服务等)获取数据更快。...我们正在用Python构建一个应用程序，它将向最终用户显示产品列表。这个应用程序每天会被超过100个用户多次访问。应用程序将托管在应用程序服务器上，并且可以在internet上访问它。...这可以帮助我们理解我们是否需要缓存，或者我们是否需要不同的通信通道、数据结构或序列化机制来更快地检索数据，例如通过在套接字上使用二进制序列化器发送数据，而不是使用http上的xml序列化。...此外，知道什么时候使缓存失效，什么时候用新数据重新加载缓存也很重要。 2. 第二个规则: 第二条规则是确保从引入的缓存机制获取数据比执行目标函数更快。...缓存影响内存占用作为一个实例，考虑我们构建了一个报告指示板，它查询数据库并检索订单列表。为了便于说明，让我们考虑一下仪表板上只显示订单名。

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【译】你真的应该使用useMemo吗? 让我们一起来看看

这个钩子允许开发人员缓存变量的值和依赖列表。如果此依赖项列表中的任何变量发生更改，React 将重新运行此函数去处理并重新缓存它。如果依赖项列表中的变量值没有改版，则 React 将从缓存中获取值。...开发者应该什么时候使用 useMemo？实验在我们开始实验之前，让我们先定义一个假设。让我们首先定义要执行的对象和处理的复杂性为 n。...对于 n > 1000，使用 useMemo 我预计重新渲染有更好的性能，但初始渲染应该仍然略慢，因为需要额外的缓存算法。那么你的猜测是什么？...总之，对于复杂度 n = 1，不使用 useMemo 总是更快，因为缓存计算总是比性能增益更昂贵。...对于使用 useMemo 缓存的作用，其主要目标不是避免在子组件中重新渲染: 当处理量很大时，应该使用 useMemo 从什么时候 useMemo 来避免额外处理，阈值在很大程度上取决于您的应用程序数据在处理非常低的情况下使用

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番茄路径优化系统介绍

因为这两周一直在折腾一款产品。事情是这样的，此前搞算法一直是和命令行打交道基本上，搞得心烦，然后前阵子上头条偶然看到一些前端框架做的系统，感觉还挺好看的，也蛮有趣的。...质量更高:算例（1-7）我们的算法均取得了与CPLEX同样的最优解，在算例（8-11）上我们的算法取得了比CPLEX在1小时内求得的可行解更优的解（表中值越低越好） 2....时间更快:除了算例1时间略高于CPLEX外，其余算例时间均比CPLEX低。且CPLEX的求解时间随着问题规模增加呈指数增长。当规模变大时，问题的求解时间急剧增加，在现实中很难应用。...同时为了弥补启发式算法在求解质量上的不足，我们在算法中应用了一种比较的“邻域搜索多样化”技术通过对搜索过程中的目标值增加惩罚从而避免陷入局部最优，以扩大搜索过程的多样性达到寻找更优解的目的。...，算法收敛曲线等，该过程也可以随时点击停止按钮终止算法：求解完成后，左下角的地图会将求得的路径在地图上给逐一展示出来，同时也能看到整个过程的算法收敛曲线，包括当前解（可能不可行）和最优解曲线（必须为可行解

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一道Google面试题：如何分解棘手问题（下）

前文回顾：一道Google面试题：如何分解棘手问题（上）错误的方法-递归 TechLead说我们不能递归地做这个算法，因为我们会碰到堆栈溢出。...顺序迭代由于内存比函数调用堆栈大，我的下一个想法是在一个循环中完成整个操作。我们将跟踪节点列表。我们将不断地添加它们并将它们连接在一起，直到我们退出循环。...这是一个有很多要解释的大主题，但是尽管它允许递归版本运行，但最终可能不会像您预期的那样比while循环更快。 RxJS：可维护性vs性能有一些方法可以重写这些函数，这样您可以更轻松地理解和维护它们。...我试了很多方法使它更快，但都没有奏效。游戏开发在我的职业生涯中，我曾两次遇到这种代码。它在Lua的规模要小得多，并且是在我开发独立游戏《Pulsen》时发生的。有一次，我正在绘制一张世界地图。...它有一个预定义的节点列表，我实时处理这个列表。这使得你可以通过点击(左)、(右)、(上)和(下)键在世界地图上移动，即使角度略有偏差。我还为具有X和Y值的未知项列表编写了一个节点生成器。

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网站地图制作有什么好处？Sitemap地图如何制作？

另外一种是给用户浏览，帮助用户更好的了解你的网站结构、更快的找到他们想要找的内容。...二、网站地图制作的好处网站Sitemap地图是一个网站的全部URL列表，当有内容更新时应该自动更新这个列表，让搜索引擎可以即时发现你网站中新的URL。...4) 纵向结构明显的网站：网站结构横向比纵向更清晰，更受搜索引擎和用户的青睐。不过很多时候，纵向结构也是难免的，这种情况下，如果没有网站地图的话很可能导致蜘蛛抓取不完全。...以上是关于网站地图制作的详细介绍，当我们生成好XML地图文件后，在各个搜索引擎的网站支持管理后台上传这个文件，提交完后，搜索引擎蜘蛛会对我们的网站进行抓取，能明显提升网站内容收录的速度。...但这要建立在网站内容质量符合搜索引擎标准的基础上，如果网站内容质量太差，使用网站地图也可能不收录。

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A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本)「建议收藏」

基本上 open list 是一个待检查的方格列表。 2....使用这些数字也可以使计算机更快。稍后你便会发现，如果不使用这些技巧，寻路算法将很慢。...题外话(Small Rant) 请原谅我的离题，当你在网上或论坛上看到各种关于 A* 算法的讨论时，你偶尔会发现一些 A* 的代码，实际上他们不是。...以我的经验，这种方法在多数场合下会快 2—3 倍，对于更长的路径速度成几何级数增长 (10 倍甚至更快 ) 。...在某种数组中记录这些信息，在寻路前检查它。在我的 Blitz 版程序中，我写了个地图预处理程序来完成这个。它可以提前识别寻路算法会忽略的死路径，这又进一步提高了速度。 4.

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选redis还是memcache，源码怎么说？

虽然redis比memcache更晚出来，且功能确实也更丰富，但对于一个技术人，了解“所以然”恐怕比“选择谁”更重要一些。 什么时候倾向于选择redis？...复杂数据结构 value是哈希，列表，集合，有序集合这类复杂的数据结构时，会选择redis，因为mc无法满足这些需求。最典型的场景，用户订单列表，用户消息，帖子评论列表等。...从这一点上，mc会更快一些。虚拟内存使用 memcache把所有的数据存储在物理内存里。...redis有自己的VM机制，理论上能够存储比物理内存更多的数据，当数据超量时，会引发swap，把冷数据刷到磁盘上。从这一点上，数据量大时，mc会更快一些。...但由于redis还提供一些非KV存储之外的排序，聚合功能，在执行这些功能时，复杂的CPU计算，会阻塞整个IO调度。从这一点上，由于redis提供的功能较多，mc会更快一些。

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Andreessen Horowitz 关于自动驾驶汽车的未来的演讲

各种这样的微观细节在地图应用中都丢失了，比如弯道，路障等信息。因为目前的地图产品是为人而不是机器准备的，而人类不需要这些信息。因此我们是否需要为自动化汽车分化出专门的地图应用呢？似乎是需要的。...实际上，已经有一些组织来尝试通过诸如OpenAI这样的开源项目来简化学习过程。我们需要保证算法可以收敛出和现实世界同样的预测结果。...这些公司在硅谷创立机构并积极招募研究人员来促进自己的创新，因为他们知道自动驾驶领域的创新根本上是软件创新。硅谷的本地公司——特斯拉也同样拥有机会。...同时，大量的中国汽车制造商和软件从业公司，例如百度，也在大力地推进这一领域的研发进程。中国发表的深度学习论文比世界上任何一个国家都多，这非常值得关注。买车还是买用车服务？...什么时候开车会变成违法？如果算法被证实确实比人类司机更可靠，那我们就应该禁止人类开车。但仍然有很多人热爱开车，开车将变成一项娱乐活动，但人类将不被允许在公共道路上开车。通勤会发生什么变化？

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在人工智能的帮助下，航拍图像生成的地图显示的物体小至3平方英尺，比洪水规划者以前使用的地图精确约1,000倍。在微软和佛蒙特大学的帮助下，创建地图花费了一年，耗资350万美元。...Allenby的团队仔细研究航拍图像，道路地图和分区图表，以建立规则，分类对象和擦除错误以保持地图的清晰。“一旦我们完成了第一个数据集，”Allenby表示，“每个人都开始问下一个什么时候做。”...在人工智能（左图）的帮助下，马里兰州埃利科特城周围的土地显示了比原来（右图）更多的细节。对于一个沉迷于定位和地图服务的社会（物理世界每天都在数字化中展开），这种成就似乎并不具有开创性。...6月4日，保罗·艾伦慈善基金会透露了与昆士兰科技大学卡内基研究所的合作，在2020年前，海洋生物的夏威夷研究所和私人卫星公司的星球映射世界上所有的珊瑚礁。...截至2017年底，Planet部署了近200颗卫星，在全球范围内形成一条链，每天将整个地球以3米分辨率成像。如果没有AI算法训练来解释它们，它们永远不会转化为有用的地图。

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浅谈Google蜘蛛抓取的工作原理(待更新)

Googlebot 的行为并不混乱——它是由复杂的算法决定的，这些算法可以帮助爬行者浏览网络并设定信息处理规则。然而，算法的行为不是你什么也做不了，希望得到最好的结果。...内部链接和反向链接如果Google已经知道您的网站，则Googlebot会不时检查您的主页上是否有更新。因此，将指向新页面的链接放置在网站的权威页面上至关重要。理想情况下，在首页上。...这将使Googlebot找到你的新页面更快。这个建议可能看起来相当明显，尽管如此，许多网站所有者仍然忽视它，这导致了糟糕的索引和低仓位。在爬行方面，反向链接的工作相同。...Sitemap 网站地图是包含您希望在 Google 中的页面完整列表的文档。...您可以通过谷歌搜索控制台（索引>网站地图）向 Google 提交网站地图，以便让 Googlebot 知道要访问和爬行哪些页面。网站地图还告诉谷歌，如果有任何更新在您的网页上。

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