我有一个ArrayList of objects Foo(int id, Date date)。
我将如何对这个ArrayList进行排序,使其如下所示
id = 3, date = 07 Nov 2016
id = 2, date = 08 Nov 2016
id = 5, date = 30 Nov 2016
id = 1, date = 05 Nov 2016
id = 4, date = 04 Nov 2016
前三个对象在未来按最近(与现在)第一次排序,后两个按最近(现在)第一次排序。
我的索引中大约有400,000个文档。所有文档都具有location GeoPoint属性,并且分布在整个地球上。
from google.appengine.api import search
# coords are in the form of a tuple e.g. (50.123, 1.123)
search.Document(
doc_id='meaningful-unique-id',
fields=[search.GeoField(name='location'
va
我使用一个常规的Python 3字典来创建一个hashmap,其中键和值都是正整数。下面的代码显示,拥有大约600万个键的dict需要320 MB的内存。
import numpy as np
from sys import getsizeof
N = 10*1000*1000
a = np.random.randint(0, N, N)
b = np.random.randint(0, N, N)
d = dict(zip(a,b))
print('Number of elements:', len(d), 'Memory size (MB):', rou
我有一个字母序列,不一定是一个单词。我还有一个包含大约6000个单词的文件。我必须决定对字母序列的重新排列是否构成了文件中的一个单词。
要做到这一点,最快/最优的方法是什么?如果我不能在内存中加载整个文件怎么办?如果我可以呢?
我想出了一个O(N^2)的解决方案。当然,单个单词的匹配效果不会像单词数量那样大。但不管怎样,它可以被称为O(n^2),不是吗?从文件中读取每一行,并检查给定的序列和行的长度是否相等。如果是,则统计每个字符的出现次数并进行匹配。
matched_words = []
with open('words.txt') as file:
for line in
最近,我在一次关于advantages and disadvantages of linked list and arrays for dictionary of words implementation的采访中被问到,在what is the best data structure for implementing it?上,我把事情搞砸了。在谷歌搜索后,我无法找到具体的答案,这是特定于字典,但一般链表v数组的解释。,什么是最适合回答上述问题的答案?