最近,我读了一篇有趣的文章,文中介绍了一些未充分使用的Python特性的。在文章中,作者提到,从Python 3.2开始,标准库附带了一个内置的装饰器 functools.lru_cache 。我发现这个装饰器很令人兴奋,有了它,我们有可能轻松地为许多应用程序加速。
本系列文章是想思考思考递归的编译优化问题,目标在于希望如何从编译、解释层次将树递归进行优化,从而避免过低效率运行。本章来讲讲树递归的问题。
最近刚刚整明白点Svelte感觉整个世界都清净了,但是昨天,有人给我介绍了SolidJS
命令格式:clang -Xclang -ast-print -fsyntax-only main.cc > main-init.cc 其中输入文件为main.cc 输出文件为main-init.cc
前几天写了一篇 【中高级前端】必备,30+高频手写题及详细答案(万字长文),看“你”怎么难倒我总结了30+常见手写题实现,广大兄弟姐妹指出了其中不少问题,还有人提出没有防抖和节流等实现,胖头鱼不吃不睡又搞了12+手写题(已接近42+),一起来看看吧。
小伙伴(育豪)的原文可能理解起来有一些难度,笔者有尝试增加一些描述,但想要完全领略TS的“类型体操”的奥妙,还是得实操一番。
这是 LeetCode 上的「剑指 Offer 10- I. 斐波那契数列」,难度为「简单」。
这篇文章,我们讲尾递归。在递归中,如果该函数的递归形式表现在函数返回的时候,则称之为尾递归。
假设第一个月有一对初生的兔子,第2个月进入成熟期,第三个月进行生育兔子,而一对成熟的 兔子每月会生1对兔子,兔子永不死去,那么从第一对初生的兔子开始,12个月后会有多少只兔子?
并发程序指同时进行多个任务的程序,随着硬件的发展,并发程序变得越来越重要。Web服务器会一次处理成千上万的请求。平板电脑和手机app在渲染用户画面同时还会后台执行各种计算任务和网络请求。即使是传统的批处理问题——读取数据、计算、写输出,现在也会用并发来隐藏掉I/O的操作延迟以充分利用现代计算机设备的多个核心。计算机的性能每年都在以非线性的速度增长。
递归函数的概念很简单,就是函数调用本身。但在实际接触递归函数时,往往不知道怎么下手,在其中碰到的问题也不知道如何解决,比如明明可以print却无法return有效值,根本原因就是不知道递归函数在运行时的具体情况,借着这篇文章,来看看递归函数究竟是怎么回事吧。
对于经常调用的函数,特别是递归函数或计算密集的函数,记忆(缓存)返回值可以显着提高性能。而在 Python 里,可以使用字典来完成。
Calico 作为一种常用的 Kubernetes 网络插件,使用 BGP 协议对各节点的容器网络进行路由交换。本文是《Calico BGP 功能介绍》系列的第一篇,介绍 Calico 所使用的 BGP 软件路由器——BIRD。
很简单,也很容易理解,但是不难发现这个函数在计算斐波那契数列的时候事实上进行了很多重复计算,例如:
本题要求实现一个计算Fibonacci数的简单函数,并利用其实现另一个函数,输出两正整数m和n(0<m≤n≤10000)之间的所有Fibonacci数。所谓Fibonacci数列就是满足任一项数字是前两项的和(最开始两项均定义为1)的数列。
递归是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象。在计算机编程里,递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知。使用递归解决问题,思路清晰,代码少。但是在 Python 中,使用递归会消耗很大的空间,可能还会产生大量的重复的计算。所以我们应该想办法消除递归,下面我以斐波那契序列为例讲解几种消除递归的方法。
通常,斐波拉契数列通过递归实现的。比如 //Rust递归实现斐波拉契数列 fn fib(n: i32) -> i32 { match n { 0 => return 0, 1 => return 1, _ => return fib(n - 1) + fib(n - 2), }; } fn main() { fib(20); } 这一实现却是十分低效的。每次递归过程有两次递归调用,并且每次都执行重复的工作,因为fib(n) 和 fib
我们知道,在涉及到大量 CPU 计算的时候,Python 的运行效率可能不如其他语言。在之前的一篇文章:一日一技:立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍中,我们讲到了如何通过把 Python 代码编译成 C 语言代码来提高代码的运行速度。今天,我们不用 C 语言,而用 Go 语言。并且,我们这次不是做转换,而是直接用 Python 调用 Go 语言写的代码。
首先明确他和普通的函数调用没有什么不同,只是递归一般不是立刻可以得到结果的,要经历一连串的“挂起”、“入栈”、“出栈”的过程来解决问题。
在一篇文章理解Python异步编程的基本原理这篇文章中,我们讲到,如果在异步代码里面又包含了一段非常耗时的同步代码,异步代码就会被卡住。
要想改进程序的性能,首先要知道程序的当前性能。 本节主要关注使用 Go testing 包如何构建有用的基准测试,并且给出一些最佳实践以及常见的陷阱。
函数参数传递时,如果是传值则是传形参。如果是传对象,则是传引用(函数内部对对象的改变对外部是可见的)。
这次是分享 Python-100 例的第五和第六题,分别是排序和斐波那契数列问题,这两道题目其实都是非常常见的问题,特别是后者,一般会在数据结构的教程中,讲述到递归这个知识点的时候作为例题进行介绍的。
slice名为切片,是Go中的可变长数组,是对底层数组的封装和引用。切片指向一个底层数组,并且包含长度和容量信息。未初始化切片的值为 nil。作用于切片的内建函数主要有四个,分别是make、len、cap与append。make用于创建切片,len获取切片的长度,cap获取切片的容量,append向切片追加元素。
大多数编程语言都是为了满足一些真正的需求而创建的,但有些只是一种艺术声明。有一个这样的艺术声明是Emojicode语言 —— 自称为“由 emojis 组成的成熟编程语言”。
一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶,也可以跳上2 级。求该青蛙跳上一个n 级的台阶总共有多少种跳法。
一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶,也可以跳上 2 级。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。
在Python如果一个对象可被循环(遍历)该对象中每一个元素的过程叫做迭代。例如 ,字典、字符串、列表、元祖、集合等。他们可被迭代的原因是,都有一个共同的内置函数__iter__。通过执行内置对象的__next__函数,可以依次打印该对象的所有元素。例如 有一个列表,该列表存储了1-100的数值,但是我们只想打印前50的个元素。
任何代码的美丽不仅在于找到一个给定的问题的解决方案,还在它的简单性,有效性,紧凑性和效率(内存)。设计的代码比实际执行更难 。因此,每一个程序员当用C语言开发时,都应该保持这些基本的东西在头脑中。
flask最近终于发布了它的1.0版本更新,从项目开源到最近的1.0版本flask已经走过了8个年头。
在我们以前的文章中,曾经讲过计算斐波那契数列的几种方法,其中基于递归的方法是速度最慢的,例如计算第40项的值,需要36秒。如下图所示:
第一次听同学提到协程 Coroutine,说是一个类似于多线程而又不是多线程的东西,听得云里雾里,不觉明厉。后来找了个机会好好看了一下相关的知识,发现协程是一个很有趣的东西。
# 生成器 # 通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表 # 但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的 # 创建一个100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了 # 如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们可以在循环的过程中不断推算出后续的元素,这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间 # Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator from collections import Ite
Delve 是一个 go 语言的第三方调试器,github 地址是: https://github.com/go-delve/delve 。Delve 是 GDB 调试器的有效替代品。与 GDB 相比,它能更高的理解 Go 的运行时,数据结构以及表达式。Delve 目前支持 Linux,OSX 以及 Windows 的 amd64 平台。
前文(Python 搭配 C++ 让性能直接拉满)我们讲到,如果有部分热点函数其性能不行,我们可以把 Python 代码改写成 C/C++ 代码以此来提升性能。经验上来看这种做法可能提升一到两个数量级多数情况下能解决问题。
工具可以大大提升效率,节省时间,能自己掌控的时间越多,越自由。Python 也是效率工具,使用的越多,你省下来的时间就越多,你就会越觉得自由,因为一切尽在你的代码掌控中。
通过列表⽣成式,我们可以直接创建⼀个列表。但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的。⽽且,创建⼀个包含100万个元素的列表,不仅占⽤很⼤的存储空间,如果我们仅仅需要访问前⾯⼏个元素,那后⾯绝⼤多数元素占⽤的空间都⽩⽩浪费了。所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从⽽节省⼤量的空间。在Python中,这种⼀边循环⼀边计算的机制,称为⽣成器:generator。
从 Go 语言诞生以来,它就开始不断侵蚀 Java 、C、C++ 语言的领地。今年下半年 Go 语言发布了 1.11 版本,引入了 WebAssembly 技术,浏览器端 Javascript 的垄断地位也开始遭遇 Go 语言的攻击。这次不同以往,它意味着 Go 语言从后端渗透进了前端,进入了一个全新的世界。
由于函数fib和fib2已经在import语句中显式导入,所以在调用时只需指定其名称。
在函数内部,是可以调用其他函数的。如果一个函数在内部调用自身,就称这个函数就是递归函数。
有很多方法来计算阶乘。有肯定数学基础的人都知道n!=n*(n-1)!因而,代码的实现可以直接写成:
我们围绕一个数学问题来说明本文的思想,组合数C(n,i),也就是从n个元素中任选i个,共有多少种选法。当然,这个问题有很多种求解方法,例如【最快的组合数算法之Python实现】。本文主要分析组合数的递归求解方法,也就是著名的帕斯卡公式C(n,i) = C(n-1, i) + C(n-1, i-1),首先编写出可以运行的正确代码,然后再进行优化和改进。 import time from functools import wraps def f0(n, i): '''原始版本,随着参数的增大很快就会崩溃'''
递归函数使用起来非常酷,简洁优雅,可以用来炫耀编程技巧。但是,在大多数情况下,递归函数具有非常高的时间和空间复杂性,我们应该避免使用它。更好的解决方案之一是在可能的情况下使用动态规划,对于能够分解为子问题的问题,动态规划可能是最佳方法。然而某些动态规划的状态转移方程不太容易定义。
原文地址:Functional-Light-JS 原文作者:Kyle Simpson-《You-Dont-Know-JS》作者 第 9 章:递归(上) 在下一页,我们将进入到递归的论题。 (本页剩余部
趣味算法-01-跟着作者读《趣味算法(第2版)》上 趣味算法-02-跟着作者读《趣味算法(第2版)》下 趣味算法-03-跟着作者读《趣味算法(第2版)》-算法之美 趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法(第2版)》-贪心算法 本文是系列博客的第3篇,是听了陈老师的报告后的记录,主要包括如何学习算法。
之前我在学 Python 的时候,第一次觉得它慢是执行一个递归函数,来求斐波那契数列,计算第 40 个数就需要 37 秒,同样的逻辑使用 java,则不到 1 秒就执行完毕。以下是在 IPython 环境下的运行耗时:
一个函数在其定义中直接或间接调用自身的一种方法,它通常把一个大型的复杂的问题转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来解决,能够极大的降低代码量.递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合.
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