下面是两个使用回忆录的递归函数。cache_fibonacci使用缓存字典,而lru_cache_fibonacci使用Python的lru_cache装饰器。为什么后者这么慢?
from functools import lru_cache
cache=dict()
def cache_fibonacci(n):
return helper_fibonacci(n)
def helper_fibonacci(n):
if n in cache:
#Cache already exists
return cache[n]
if
我在euler项目上尝试了一个问题,在这个问题中,我需要找出4百万以下的fibonacci项之和。这花了我很长时间,但后来我发现我可以用回忆录来做,但似乎还需要很长时间。经过大量研究,我发现我可以使用一个名为lru_cache的内置模块。我的问题是:为什么它没有回忆录那么快?
这是我的密码:
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=1000000)
def fibonacci_memo(input_value):
global value
fibonacci_cache = {}
if input_val
当我在下面的代码中迭代LinkedHashMap结构时,我不确定是什么触发了java.util.ConcurrentModificationException。使用Map.Entry方法可以很好地工作。之前的帖子没有很好地解释是什么触发了这一点。
任何帮助都将不胜感激。
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;
public class LRU {
// private Map<String,Integer> m = new HashMap<String,Integer>();
//
我在JavaScript中有一个函数,它比较两个值,即2个查询结果的周转率。
var query1 = {{repair_semestre1}};
var query2 = {{repair_semestre2}};
var data = {};
[query1, query2].forEach(function (query, semester) {
query.Client.forEach(function(clientId, index) {
var client = data[clientId] = data[clientId] || {};
v
我有这样的等级制度:
#include <boost/shared_ptr.hpp>
//base cache
template <typename KEY, typename VAL> class Cache;
//derived from base to implement LRU
template <typename KEY, typename VAL> class LRU_Cache :public Cache<KEY,VAL>{};
//specialize the above class in order to accept sh
我有一个小程序文件,这是相关代码:
import numpy as np
import pandas as pd
from docx import Document
#### Setup the file names, also make provisions for having the user select the file ####
SHRD_filename = "SHRD - SVN 12485.docx"
SHDD_filename = "SHDD - SVN 12485.doc"
#SHRD_name = PCB_utility.g