我们继续来肝伯克利CS61A的scheme project,今天我们来聊最后一个部分,附加题部分。
co 是著名的 TJ 于 2013 年推出的一个利用 ES6 的 Generator 函数来解决异步操作的开源项目,也是后来 JavaScript 异步操作的终极解决方案—— async/await 的先驱。时至今日,co 版本号已经来到了 4.x,不过其代码仍然只有寥寥数百行,十分适合阅读与学习。下面我们就来看一下 co 是如何对异步操作进行处理的。
我们来继续肝伯克利CS61A的scheme project,这是本project的第四篇,如果漏掉了之前的内容,可以去翻一下历史记录。
一个由元组构成的列表:a = [('b',3), ('a',2), ('d',4), ('c',1)]
与 promise 对象类似,这里运用鸭子模型进行判断,如果对象中有 next 与 throw 两个方法,那么就认为这个对象是一个生成器对象。
python 三行代码实现快速排序 最近在看 python cookbook , 里面的例子很精彩,这里就帮过来,做个备忘录 主要利用了行数的递归调用和Python的切片特性,解释一下每行代码的含义: 第1行: #coding:utf-8 指定utf-8 编码 第2行:定义函数名和参数 第3行: 判断列表长度是否小于等于1, 如果小于等于1,直接返回列表 第4行:返回递归函数拼接的列表,[lt for lt in L[1:] if lt <= L[0]] 列表推导表达式,返回一个比 L[0] 小的列
本次学习先回顾了前两天的lambda表达式,使用lambda表达式创建匿名函数。接着学习本次课程的内容:Python的递归。什么是递归,程序调用自身的编程方法叫递归。递归的两个条件,首先是需要调用自身。其次程序能够返回正确的返回值。递归在某些情况下能更简单有效的解决问题,在递归和迭代都能解决问题的情况下,也并非所有的情况都适合使用递归函数。
之前的文章「递归反转链表的一部分」讲了如何递归地反转一部分链表,有读者就问如何迭代地反转链表,这篇文章解决的问题也需要反转链表的函数,我们不妨就用迭代方式来解决。
Beauty begins the moment you decide to be yourself.
在写这篇文章的时候我有点犹豫,因为先前写过一篇类似的,一道关于并发控制的面试题,只不过那篇文章只给出了一种解决方案,后来在网上又陆续找到两种解决方案,说来惭愧,研究问题总是浅尝辄止,所以今天便放在一起,借着这道面试题再重新梳理一下。
在求职Python开发岗位的过程中,扎实掌握基础语法是成功应对面试的关键。本篇博客将聚焦Python基础语法,梳理面试中常见的问题、易错点,并提供实用的代码示例,帮助您在面试中展现出深厚的技术功底,从容应对挑战。
废话不多说,接下来简单记录一下关于函数这块,之前没怎么关注过的一些知识点,让我们一起来往下学习。
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。
上篇文章 递归反转链表:如何拆解复杂问题 讲了如何递归地反转一部分链表,有读者就问如何迭代地反转链表,这篇文章解决的问题也需要反转链表的函数,我们不妨就用迭代方式来解决。
Link: http://yoursite.com/2018/09/14/express-koa-redux三者中间件对比/
作者 | Renato Losio 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 最近,谷歌云内容主管 Forrest Brazeal 表示,对于开发者来说,无服务器函数是云端最大的计费风险,因为我们没有简单的方法来防止递归调用,而且它们几乎可以无限地在所有的云提供商中扩散。 Brazeal 提到了云开发者撰写的一些文章,这些文章描述了那些导致无服务器函数“失控”和巨额账单的错误。其中,Cloudsoft 工程副总裁 Aled Sage 报告了亚马逊云科技的一个 Lambda 巨额账单的例子,Tom Wri
解释器是比较深入的内容。虽然我试图从最基本的原理讲起,尽量让这篇文章不依赖于其它的知识,但是这篇教程并不是针对函数式编程的入门,所以我假设你已经学会了最基本的 Scheme 和函数式编程。如果你完全不了解这些,可以读一下 SICP 的第一,二章。当然你也可以继续读这篇文章,有不懂的地方再去查资料。我在这里也会讲递归和模式匹配的原理。如果你已经了解这些东西,这里的内容也许可以加深你的理解。 解释器其实不是很难的东西,可是好多人都不会写,因为在他们心目中解释器就像一个 Python 解释器那样复杂。如果
尾递归的原理:当编译器检测到一个函数调用是尾递归的时候,它就覆盖当前的活动记录而不是在栈中去创建一个新的。编译器可以做到这点,因为递归调用是当前活跃期内最后一条待执行的语句,于是当这个调用返回时栈帧中并没有其他事情可做,因此也就没有保存栈帧的必要了。通过覆盖当前的栈帧而不是在其之上重新添加一个,这样所使用的栈空间就大大缩减了,这使得实际的运行效率会变得更高。
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
阅读文本大概需要 6 分钟 写在前面 这段时间通过公号写文章结交了许多志同道合的朋友,他们中有和我一样的大学生、研究生、以及已经工作的前辈。虽然处于不同的人生阶段,但彼此聊得很 High ,每个人的成长历程中总有相似的地方,遇到的困惑迷茫也大致相同。通过相互间的交流沟通,可能困扰自己很久的问题于前辈而言只是一个小 Case ,所以说要勤于沟通,去找寻属于自己的圈子,这样你才能提升得更快。 分享给大家一个观点,提升认知优先于积累知识。我的微信个签是「努力固然重要,但请记得选择比努力更重要」因为你做出选择的前
今天我们继续来看伯克利CS61A的作业4,这一期的课程没有太多新的内容,主要讲解的是分层设计和实现的编程习惯,质量很高,非常推荐大家去听一下。
在最初尝试学习算法时,对两个算法留下了深刻的印象,一个是动态规划,另一个就是回溯算法。如果说算法思想的艺术,那归于动态规划;但如果说用计算机执行机制解决问题的艺术,那非回溯算法莫属了,也由衷的赞叹,原来计算机还能这么执行。
在并发编程中,我们经常使用Java的java.util.concurrent包提供的工具和类来实现多线程任务和处理。然而,有时候我们可能会遇到一些令人困惑的异常,如java.util.concurrent.ExecutionException: java.lang.StackOverflowError。这种异常一旦出现,可能会导致程序崩溃或产生不可预测的结果。本文将深入探讨这个异常的背后原因,并从设计和架构的角度提供解决方案,帮助开发人员更好地理解并发编程中的异常处理。
抽象 抽象 抽象是数学中非常常见的概念。举个例子: 计算数列的和,比如:1 + 2 + 3 + ... + 100,写起来十分不方便,于是数学家发明了求和符号∑,可以把1 + 2 + 3 + ... + 100记作:
本文由 IMWeb 社区授权转载自 css88.com。点击阅读原文查看 IMWeb 社区更多精彩文章。 尾调用(Tail Call) 尾调用是函数式编程里比较重要的一个概念,它的意思是在函数的执行过程中,如果最后一个动作是一个函数的调用,即这个调用的返回值被当前函数直接返回,则称为尾调用,如下所示: function f(x) { return g(x)} 在 f 函数中,最后一步操作是调用 g 函数,并且调用 g 函数的返回值被 f 函数直接返回,这就是尾调用。而下面这个栗子就不是尾调用: funct
声明 | 本翻译是出于交流学习的目的,基于 CC BY-NC-SA 4.0 授权协议。为便于阅读,内容略有改动。
##### 排序sort, sorted的区别: list.sort(func=None, key=None, reverse=False(or True)) 对于reverse这个bool类型参数,当reverse=False时:为正向排序;当reverse=True时:为方向排序。默认为False。 执行完后会改变原来的list,如果你不需要原来的list,这种效率稍微高点 >>> list = [2,8,4,6,9,1,3] >>> list.sort() >>> list [1, 2, 3, 4, 6, 8, 9]
在没有出来promise之前,为了拿到函数的回调结果,我们不得不使用callback function,这种代码的维护和理解是相当恶心了!
在没有出来promise之前,为了拿到函数的回调结果,我们不得不使用callback function,这种代码的维护和理解是相当恶心了! 下面我们来看看这个恶心的回调
这篇 Async 是如何被实现的,其实断断续续已经在草稿箱里躺了很久了。终于在一个夜黑风高的周六晚上可以给他画上一个句号。
如果一个函数在内部调用自身本身,则该函数就是递归函数 递归优缺点 优点:使用递归函数的优点是逻辑简单清晰 理论上,所有的递归函数都可以写成循环的方式,但循环的逻辑不如递归清晰 缺点:过深的调用会导致栈溢出 栈溢出 使用递归函数需要注意防止栈溢出 在计算机中,函数调用是通过栈(stack)这种数据结构实现的 每当进入一个函数调用,栈就会加一层栈帧,每当函数返回,栈就会减一层栈帧 由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出 尾递归 解决递归调用栈溢出的方法是通过尾递归优化 事实上尾递归和循环的效果是一样的,所以,把循环看成是一种特殊的尾递归函数也是可以的
目前Python已经被应用于各个领域,即使是这样的牌局,也可以用Python算出最佳的出牌方案。
函数允许程序的控制在不同的代码片段之间切换,函数的重要意义在于可以在程序中清晰地分离不同的任务,将复杂的问题分解为几个相对简单的子问题,并逐个解决。即“分而治之”。
Middleware(中间件)本意是指位于服务器的操作系统之上,管理计算资源和网络通信的一种通用独立的系统软件服务程序。分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。而在大前端领域,Middleware 的含义则简单得多,一般指提供通用独立功能的数据处理函数。典型的 Middleware 包括日志记录、数据叠加和错误处理等。本文将横向对比大前端领域内各大框架的 Middleware 使用场景和实现原理,包括Express, Koa, Redux和Axios。
接上一篇关于递归的用法一道小学三年级的题目把我困住了,再贴一下案件精灵的实现代码,如下:
这是《从 Java 和 JavaScript 来学习 Haskell 和 Groovy》系列的第四篇。
最近看了一些Swift关于封装异步操作过程的文章,比如RxSwift,RAC等等,因为回调地狱我自己也写过,很有感触,于是就翻出了Promise来研究学习一下。现将自己的一些收获分享一下,有错误欢迎大家多多指教。
如果你有一个这样的场景,b依赖于a,c依赖于b,那么我们只能通过promise then的方式实现。这样的的可读性就会变得很差,而且不利于流程控制,比如我想在某个条件下只走到 b 就不往下执行 c 了,这种时候就变得不是很好控制!
分析:num的累和 = num + (num-1)的累和,所以可以把累和的操作定义成一个方法,递归调用。 实现代码:
最近发现之前在B站下载的视频,有一些突然变成大会员才能看了。(我下载的时候,还是都能看的。把我下载的文件给加密了,想逼我充大会员,这谁忍得了)。于是,决定把之前下载的文件都给保存到自己的硬盘中。但是量有点小大,20G。所以就排除了用网上的下载B站视频的方法。于是上网搜索了一下,然后发现了音视频开发库中的王者ffmpeg。
在Java多线程编程中,java.util.concurrent.ExecutionException和java.lang.StackOverflowError是两种常见的异常,它们可能在不经意间给开发者带来困扰。本文将带你深入理解这两种异常的产生原因,并提供实际的代码示例来展示如何在实际项目中避免和解决这些问题。让我们一起探索Java并发编程的底层机制,提升你的架构设计能力。
对于什么是匿名函数,这里就不做过多介绍了。我们需要知道的是,对于JavaScript而言,匿名函数是一个很重要且具有逻辑性的特性。通常,匿名函数的使用情况是:创建一个供以后使用的函数。
Hyperapp 是最近热度颇高的一款迷你 JS 框架,其源码不到 400 行,压缩 gzip 后只有 1kB,却具有相当高的完成度,拿来实现简单的 web 应用也不在话下。整体实现上,Hyperapp 的思路与 React 比较类似,都是借助 Virtual DOM 来实现高效的 DOM 更新。在探究 Hyperapp 背后的实现原理之前,我们先看一下如何使用它。
昨晚翻了一下,虽然都是一些旧知识,不过深入下去对照着其他资料一起看,还是能发现一些有意思的地方。
回溯算法是一种灵活且高效的算法技术,用于解决组合、排列、子集和图问题等。在本篇博客中,我们将重点探讨回溯算法在典型问题中的应用,包括八皇后问题和 0/1 背包问题,并通过实例代码演示回溯算法的解决过程,每行代码都配有详细的注释。
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当存在多个默认参数的时候,调用的时候,既可以按顺序提供默认参数,比如调用enroll('Bob', 'M', 7),意思是,除了name,gender这两个参数外,最后1个参数应用在参数age上,city参数由于没有提供,仍然使用默认值。
koa是一个非常流行的Node.js http框架。本文我们来学习下它的使用和相关源码
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