有两个函数实现Fibonacci序列。fibo()是递归样式,iterfibo()是使用循环方法实现的。我比较了这两种功能的性能时间。
import matplotlib.pyplot as plt
import time
# iteration style
def iterfibo(count):
if count <= 1 :
return count
left, right = 0, 1
for i in range(count - 1):
temp = left + right
left = right
我使用FFTW计算2D复FFT,使用以下代码:
#include <stdlib.h>
#include "defines.h"
#include <math.h>
#include <fftw3.h>
int main(void)
{
fftw_complex *in,*out;
fftw_plan plan;
int rows=64;
int cols=64;
int i;
in = (fftw_complex*)fftw_malloc(sizeof(fftw_complex)*row
问题:给定一组大约250000个整数用户ID,以及大约1TB的JSON格式的一行记录,将用户ID与之匹配的记录加载到数据库中。
所有记录中只有1%与250000个用户ID匹配。我尝试使用字符串匹配来确定用户ID是否在原始JSON中,如果匹配,则解码JSON并检查记录,然后插入,而不是JSON解码每条记录。
问题是,将一个原始JSON字符串与包含大约250k个字符串条目的集合进行匹配速度很慢。
以下是到目前为止的代码:
// get the list of integer user IDs
cur.execute('select distinct user_id from users
我正在创建一个游戏,我试图使用白森汉姆的直线算法()让敌人在2D地图上追逐一个玩家。这个游戏的概念与下面找到的类似。下面的伪代码来自
prey current position ( xp, yp )
predator current position ( xP, yP )
x = x position to move to
y = y position to move to
dx = xp – xP
dy = yp – yP
Adx = AbsoluteValue ( dx )
Ady = AbsoluteValue (dy )
if ( xp > xP ) stepX = 1 el