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【翻译】为什么 goroutine 的栈内存无穷大?

一些 Go 语言的新学习者总是会对 goroutine 栈内存占用大小感到非常好奇。这一般是由于程序员进行无限的函数循环调用导致的。...许多程序员都曾经写过类似的代码而导致函数的无限循环调用,并使得他们的程序崩溃,但一般情况下并不足以对他们的机器造成毁灭性破坏。问题是,为什么 Go 的程序就特殊一点的呢?...goroutine 的一个主要特性就是它们的消耗;创建它们的初始内存成本很低廉(与需要 1 至 8MB 内存的传统POSIX 线程形成鲜明对比)以及根据需要动态增长和缩减占用的资源。...可以被 Go 使用的堆内存取决于许多方面,包括你的 CPU 架构以及操作系统,但一般依赖于你机器可用的物理内存,因此你的机器会在即将使用完堆内存之前进行大量交换存储器的操作。...同样适用于方法,但方法的接收者本质上就是函数的第一个参数,当讨论有关 Go 的分段栈的问题时,没有必要将它们区别对待。 2.

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    leepcode(斐波那契数列与floa

    12、加一 给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。 最高位数字存放在数组的首位, 数组中每个元素只存储一个数字。 你可以假设除了整数 0 之外,这个整数不会以零开头。...for j in str(b): ##将整数组b进行字符串转换,并拿出每个字符串 lis1.append(int(j)) ##将字符串转换成整数,并添加进lis1的列表里 return...(用float(“inf”)无穷大来解答) 给定一个数组,它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。...解答:(引用float(‘inf’)无穷大的特性来比对,从而提取数组中的最小值)float(“inf”)正无穷大 float(“-inf”)负无穷大 class Solution: def maxProfit...int]) -> int: j = 0 for i in range(len(prices)-1): ## 因为索引超出范围,所以要减去一个1 if

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    TypeScript 中的 Number 类型,Number 类型的特性、常见操作和注意事项

    它可以包含整数和浮点数,用于进行数值计算和存储数值数据。本文将详细介绍 TypeScript 中的 Number 类型,包括 Number 类型的特性、常见操作和注意事项。...Number 类型的特性Number 类型在 TypeScript 中具有以下特性:表示整数和浮点数:Number 类型可以用来表示整数和浮点数。...具有特殊数值:Number 类型还具有一些特殊的数值,如正无穷大(Infinity)、负无穷大(-Infinity)和非数值(NaN)。...整数溢出问题:Number 类型可以表示的整数范围较大,但超出范围的整数会导致溢出。在进行整数计算时,要确保结果不会溢出。...Number 类型用于表示数字,并支持基本的数学运算和数值校验。在使用 Number 类型时,需要注意浮点数精度问题、整数溢出问题、类型转换问题和特殊数值问题。

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    Python 的整数

    ” 3.1.1 整数 进入到 Python 交互模式中,输入一个整数: >>> 3 3 就返回了所输入的数字,这说明 Python 解释器接受了所输入的那个数字,并且认识了它。...由此可知,在 Python 中定义一个整数类型的对象非常简单,只要通过键盘输入整数即可。...) 此处,之所以能如此简单地创建整数或者说整数类型的对象,完全得益于 Python 语言的开发环境已经为我们定义了名为 int 的对象类型——称为“内置对象类型”或“内置对象...在日常生活中,我们还会看到这样书写的整数: “005”:在整数“5”前面有两个“0”,依然表示整数“5”,那两个“0”仅仅是占位罢了; “6,371”:在数字中用一个英文的逗号作为分隔符(叫做“千位分隔符...但是,在 Python 中如果创建超出上述理论范围的整数——注意是“整数”,不会出现溢出现象。

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    IndexError: list index out of range—列表索引超出范围的完美解决方法

    摘要 ✨ 大家好,我是默语,今天我们要深入探讨Python中非常常见的一个错误:IndexError: list index out of range,即列表索引超出范围的问题。...遍历列表时索引超出范围 在循环遍历列表时,如果错误地增加了索引值,就可能会导致超出范围的问题: my_list = [1, 2, 3] for i in range(len(my_list) + 1):...动态生成的索引值出错 当索引是通过计算得出时,如果计算错误,索引可能会超出范围: index = 10 my_list = [1, 2, 3] print(my_list[index]) 如何解决IndexError...确保循环的索引范围正确 在循环中确保索引值不会超出范围是避免错误的关键: for i in range(len(my_list)): print(my_list[i]) 代码示例 以下是一个更完整的代码示例...表格总结 场景 可能原因 解决方法 遍历列表时索引超出范围 循环条件设置错误 确保循环范围在列表长度内 访问空列表 列表为空 在访问前检查列表是否为空 动态生成的索引值出错 索引计算错误 检查索引计算逻辑

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    程序中的整数

    本文主要介绍整数相关的三个问题:类型转换、符号位扩展、数据截断。 通过本文可以了解到以下信息: 类型转换并不改变原数据的内存模型,只是改变了这块内存的解读方式。...1. 2的补码 在计算机中,整数是用2的补码表示的,其定义如下(非官方定义,自己总结的): 最高位(首位)是符号位,为0代表正数,为1代表负数 对于非负整数(大于等于0的整数),其补码等于原码(也就是说...,直接将该整数转换为2进制,即为补码) 对于负数,其补码等于对应正数的补码按位取反后加1 注:正数的原码、反码、补码是相同的,这里不再展开。...根据前面介绍的转换规则,转为十进制后为-1234。 二、整数在程序中的表示 本章以下面的代码为例,看看整数在汇编代码和运行期的形态。...整数在内存中的表示 通过gdb可以看到变量signed_int和unsigned_int在内存中的信息如下所示: ?

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    【运筹学】整数规划 ( 整数规划示例 | 整数规划解决的核心问题 )

    文章目录 一、整数规划示例 二、整数规划解决的核心问题 一、整数规划示例 ---- 资金总额 \rm B , 有 n 个投资项目 , 项目 j 所需的投资金额 是 a_j , 预期收益是...( 相关概念 | 整数规划 | 整数线性规划 | 整数线性规划分类 ) 博客中的整数线性规划概念 , 上述线性规划是 整数线性规划 ; 上述整数线性规划 的 松弛问题 是一个线性规划 , 可以使用单纯形法对其进行求解..., 求出最优解后 , 可能是小数 , 那么如何得到整数问题的最优解 , 不能进行简单的四舍五入 ; 二、整数规划解决的核心问题 ---- 给出 整数规划问题 , 先求该 整数规划的松弛问题 的解 ,...松弛问题就是不考虑整数约束 , 将整数线性规划当做普通的线性规划 , 使用单纯形法求出其最优解 ; 简单的将其松弛问题最优解上下取整 , 得到的四个值 , 可能 不在可行域中 , 选择的整数解 , 必须在可行域中...; 根据 整数规划问题的的松弛问题 的最优解 , 如何找其 整数规划问题 的整数最优解 , 是整数规划问题的核心问题 ;

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    对于无穷大0x3f3f3f3f的选择

    一般会有两个选择:0x7fffffff和0x3f3f3f3f 比如对于int类型的数,有的人会采用INT_MAX,即0x7fffffff作为无穷大。...但是以INT_MAX为无穷大常常面临一个问题,即加一个其他的数会溢出。 而这种情况在动态规划,或者其他一些递推的算法中常常出现,很有可能导致算法出问题。...所以可以把需要比较的无穷大设为0x7fffffff再进行比较。...0x3f3f3f3f的数值为1061109567,它的两倍也只有2122219134,不会溢出。 这样就有一个好处,当两个无穷大相加的时候可以使int型整数不溢出,并使数值仍为无穷大。...而使用0x3f3f3f3f在对于数组初始化的时候也比较方便,一般数组批量赋值时会使用memset函数,如果想将一个数组全部定义为"无穷大"的0x3f3f3f3f,因为memset函数是对字节进行操作,而

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    Java-判断整数是否为2的整数次幂

    解释: 20 = 1 示例 2: 输入: 16 输出: true 解释: 24 = 16 示例 3: 输入: 218 输出: false 方法1:我们对一个数字进行为运算操作,经过观察显然有2的整数次幂其二进制数只有一位为...1,那么我们利用这个特点,进行位右移操作,统计1个总个数,最后凭借总个数判断是否为2的整数次幂 代码1: class Solution { public boolean isPowerOfTwo(int...>1){ return false; } n=n>>1; } return true; } } 方法2,这里我们仍然利用2的整数次幂只有一位是...1的特点进行解题,但是不再用位移操作,二是利用一个性质,2的整数次幂如1000 减1得到的数为0111,除了最高位,其余位都为1,那么进行与运算必得到0;但是如果不是2的整数次幂,其-1,最高位并仍然为...,要知道方法2中所提到的性质

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    Java Grammar:数据类型

    下面,我们来分别说一下这四类八种 整型 首先,需要说明一点,在Java的整形中不存在 unsigned 类型的数值,也就是说Java的整形都是有符号的可为正,可为负的整数 ?...整型默认类型 我们的整数默认类型是int类型,在我们进行计算的时候,会默认按照int类型进行计算。...byte d = 127 + 1; //wrong 这是一道很常见的面试题,其中错误的原因有两点: 编译器可以识别常量,但是无法识别变量,常量可以在编译期间判断是否超出范围,但是两个变量相加,编译器在编译期间无法得知...这里很好的体现了整数类型的默认计算类型就是int类型~ 浮点类型 浮点型有两种,一种是32位的float类型(单精度),一种是64位的double类型(双精度)。 ?...三个特殊的浮点数值: 1. 正无穷大(Double.POSITIVE_INFINITY) 2. 负无穷大(Double.NEGATIVE_INFINITY) 3.

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    数组形式的整数加法

    1 问题 整数的 数组形式 num 是按照从左到右的顺序表示其数字的数组。 例如,对于 num = 1321 ,数组形式是 [1,3,2,1] 。...给定 num ,整数的 数组形式 ,和整数 k ,返回 整数 num + k 的 数组形式 。...2 方法 根据问题的描述和例子,我们可以很容易地想到,先将已知的列表num钟元素转化为字符串再将相加,再与K相加得到值,再将这个值转化为列表形式就可以输出为最终结果。...(int(result) + k) a = list(c) new =[] for i in a: i = int(i) new.append(i) print(new) 3 结语 针对数组形式加减法的问题...,我们提出最基础的数据形式的转换方法,通过代码验证实验,证明该方法是有效的,但我们认识到这一方法确实能达到目的,但是其转化过程有点繁琐,而且输出效率并不是很高,所以我们认为应该还有效率更高的算法来解决。

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    长整数的乘法运算

    概述 都知道, 计算机中存储整数是存在着位数限制的, 所以如果需要计算100位的数字相乘, 因为编程本身是不支持存储这么大数字的, 所以就需要自己实现, 当然了, 各个编程语言都有大数的工具包, 何必重复造轮子..., 但我还是忍不住好奇他们是如何实现的, 虽然最终没有翻到他们的底层源码去, 但查询的路上还是让我大吃一惊, 来吧, 跟我一起颠覆你的小学数学....因为用数组来存储数字, 那么数字的加法也要采用每一位进位的方式来进行, 所以下面为了方便说明算法的效率, 以一次个位数的运算视为一个运算单位....不要小看这个一次乘法运算的减少, 从上面能够看出, 乘法运算的运算次数是随位数成指数增长的, 而加法运算则随位数成线性增长, 等看了下面的多位数相乘, 你就知道减少的这一次乘法运算有什么用了...., 则两个算法之间的差距越明显. ---- 有没有被颠覆的感觉?

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    数值的整数次方

    前言 在JavaScript中有一个库函数(Math.pow())可以对一个数进行次方运算,本文将实现一个类似pow功能的函数,欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。...,上述代码只考虑了指数是正数的情况,当输入的指数为小于1的时候上述代码就计算错误了 image-20211114225904657 全面考虑的解法 接下来,我们把指数为负数和0时的情况考虑进去,来捋一下实现思路...然而,我们的目标就是求出一个数字的32次方,如果我们已经知道了它的16次方,那么只要在16次方的基础上再平方一次就可以了。而16次方是8次方的平方。...以此类推,我们求32次方只需要做5次乘法: 先求平方 在平方的基础上求4次方 在4次方的基础上求8次方 在8次方的基础上求16次方 在16次方的基础上求32次方 思考到这里,我们设要求的次方为n,那么:...对此不了解的开发者请移步我的另一篇文章:二进制中一的个数-右移运算符[1] 对递归不熟悉的开发者,请移步:递归的理解与实现[2] 编写测试用例 接下来,我们将各种边界条件都考虑进去,验证下上述代码能否正确执行

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    数值的整数次方

    题目描述 给定一个 double 类型的浮点数 x和 int 类型的整数 n,求 x 的 n 次方。 解题思路 最直观的解法是将 x 重复乘 n 次,xxx…x,那么时间复杂度为 O(N)。...因为乘法是可交换的,所以可以将上述操作拆开成两半 (xx…x) (x*x…*x),两半的计算是一样的,因此只需要计算一次。而且对于新拆开的计算,又可以继续拆开。...这就是分治思想,将原问题的规模拆成多个规模较小的子问题,最后子问题的解合并起来。 本题中子问题是 xn/2,在将子问题合并时将子问题的解乘于自身相乘即可。...因为 (x*x)n/2 可以通过递归求解,并且每次递归 n 都减小一半,因此整个算法的时间复杂度为 O(logN)。

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    集合的整数表示

    当集合的元素数比较少的时候,我们可以使用整数来表示集合(用到整数的二进制) 一些集合运算可以这么写: 空集:0 只含有第i个元素的集合{i}: 1<<i 含有全部n个元素的集合{0, 1, …, n-1...}: (1<<n)-1 判断第i个元素是否属于集合S: if(S>>i&1) 向集合中加入第i个元素:S|(1<<i) 从集合中去除第i个元素:S&~(1<<i) 集合S和T的并集:S|T 集合S和T的交集...:S&T 枚举集合S的所有子集 for( int S = 0; S < (1<<n); ++S) { //对于集合的处理 } 枚举{0, 1, …, n-1}所包含的所有大小为k的子集 下面的代码根据字典序升序...,枚举出所有满足条件的二进制码 int comb = (1<<k) - 1; while(comb < (1<<n) ) { //这里进行针对组合的处理 int x = comb &

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    大整数乘法的详解

    尤其是乘法运算,下面就是大整数的乘法的过程(加 减法都一样的原理)。...: 分解:将要解决的问题划分为若干个规模较小的同类问题 求解:当子问题划分的足够小时,用较简单的方法解决 合并:按原问题的要求,将子问题的解逐层合并构成原问题的解 ①两个大整数在理想状态下:就是两个大整数的位数相同...解决方法看下面的做法 ②两个大整数在非理想状态下:就是两个大整数的位数不相同 我们还是假设有两个大整数X、Y,它们的位数不相同,现在要求X*Y的乘法,我们采用分治的算法,将X、Y分别拆分为A与B、C与D...a的低位的位数x0 int num2=numa-num1; //定义了大整数a的高位的位数x1 int num3=numb/2; //定义了大整数b的低位的位数x2 int...num4=numb-num3; //定义了大整数b的高位的位数x3 _int64 A=a/(int)pow(10,num1); //分离大整数a的高位 _int64 B=a%(int

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