数据结构的核心是链接列表。由于指针和所有这些,学生们常常发现它有点困难(当用C++实现时)。但是,如果我们把它与LinkedList in C#进行比较,就会更容易理解,也不会大惊小怪,等等。那么(对40年前写的旧书没有什么不敬之处),与C# LinkedList相比,我们还应该在课程或软件工程中使用C++ LinkList吗?
我希望能够比较一下从R运行一些C代码的性能(使用inline和Rcpp包)。我在R中使用rbenchmark来做这件事。下面是一个简单的例子:
在R中,我一直在使用:
library(inline)
## function to calculate a mean:-
mean_fun <- cxxfunction(signature(a = "numeric"), plugin = "Rcpp", body = '
Rcpp::NumericVector xa(a);
int n = xa.size();
double sum
诸如"C# vs Java性能“、"F# vs C#性能”、"C vs C++“、”本机C++ vs C#“之类的日常讨论总是很有趣。就像或mb 一样。
一般来说,A语言的专业人士证明A语言比B语言更快。
在大多数情况下,这个测试意味着A的pro确实知道如何在B中快速实现基准问题,或者B的实用工具没有得到完美的优化。
什么是语言表现?当我们谈论不同的技术时,情况是显而易见的。例如,我们可以计算出Nvidia CUDA何时比CPU计算快,反之亦然。或者模拟计算机比数字计算机更好。
当我们处理具有相同目的的语言时,一切都会变得有点困难。例如,我做了几年的C#程序员,几乎每天
我有一个相当大的文件(32 GB),它是使用dd创建的SD卡的图像。我怀疑文件是空的(即填充空字节\x00),从某个点开始。
我使用python以以下方式进行了检查(其中f是打开的文件句柄,光标位于我能找到的数据的最后一个位置):
for i in xrange(512):
if set(f.read(64*1048576))!=set(['\x00']):
print i
break
这个方法运行良好(事实上,它在图像的末尾显示了一些数据),但花费了超过9分钟。
有人有更好的方法吗?肯定有更快的方法,但我想不出来。
我对上述问题作了很大的思考,但无法自行提出一个可行的解决办法。因此,我找到了以下解决方案,但我想了解为什么它会工作。下面是:
class Solution:
def largestPerimeter(self, nums: List[int]) -> int:
# triange in-equality a+b > c
# sum of 2 smallest > largest
nums.sort(reverse=True)
a,b,c = inf,inf,inf
for n in num