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
假设我有一个庞大的、静态的对象集,并且我有一个对象,我希望根据一组复杂的标准将其与所有对象匹配,这就需要进行昂贵的测试。
还假设有可能识别一组可以用来排除潜在匹配的功能,从而避免昂贵的测试。如果在我测试的对象中存在一个特性,那么我可以排除集合中没有这个特性的任何对象。换句话说,该特性的存在是必要的,但不足以通过测试。
在这种情况下,我可以为集合中的每个对象预先计算一个位掩码,指示每个特性是否存在于对象中。我还可以为要测试的对象计算它,然后像这样循环数组(伪代码):
objectMask = computeObjectMask(myObject)
for(each testObject in o
我想找到这个算法复杂度的下界和上界。
1: for all i=1 to n*n do
2: for all j=i to 2*i do
3: output “hello world”
4: end for
5: end for
将其写成求和并简化为
f(n) = 0.5*n^4 + 1.5*n^2
复杂度的上限似乎是O(n^4),因为0.5*n^4是最重要的元素。
对于复杂性的下限,我使用了以下公式
f(n) = Ω(g(n)) if f(n) >= c * g(n), where c > 0
对于0<c<1,它的下界似乎是Ω(n^3)
我的推理对这两