这个zip函数是尾部递归的吗？

zip函数是一种用于将多个可迭代对象（例如列表、元组等）中的元素按索引位置进行配对的函数。它返回一个由元组组成的新的可迭代对象，其中每个元组包含来自输入可迭代对象的相同索引位置的元素。

关于zip函数是否是尾部递归的问题，zip函数本身并不涉及递归。尾部递归是指递归函数在递归调用时，最后一步是调用自身，并且没有其他操作。而zip函数只是对输入的可迭代对象进行迭代和配对操作，并没有递归调用的过程。

因此，zip函数不是尾部递归的。它是一种常用的函数，可以用于多种场景，例如合并两个列表、按列组合多个列表等。在实际开发中，可以根据具体需求使用zip函数来简化代码，提高效率。

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实战分享 | 你知道这个死锁是怎么产生的吗？

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main函数真的是C程序的开始吗?

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您的函数是连续的吗？在Wolfram语言中处理新函数的属性

Wolfram语言有几百个内置函数，范围从Sine到Heun。作为一个用户，您可以通过应用算术运算和函数组合，以无限多的方式扩展这个集合。...这可能会导致您定义出复杂得令人困惑的表达式，如以下：然后您可能会问，"f是连续的吗？"或者 "f可以写成一个增函数g与另一个函数的组合吗？"...Gottfried Leibniz，微积分的共同发明者，在1673年首次正式使用了 "函数 "这个词。...为了说明它们，考虑JacobiSN（类似于椭圆世界中的Sin）：与正弦函数一样，JacobiSN是x的分析和周期性的函数：当这个函数被扩展到复平面时，情况发生了巨大的变化。...我敦促您使用Wolfram语言中的内置椭圆函数和积分来进一步探索这个奇妙的主题。分段世界分段定义的函数在电气工程、金融和其他应用中自然出现。

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这个热图上面的树是根据系统发育关系画的吗？

今天培训群里有人问了这么一个问题：这个热图上面的树是根据系统发育关系画的吗？这个问题不只问过一次，类似的问题也有一些，拿到一个图不知道各部分是怎么来的。...看到树就以为是进化树，看到点就是差异基因，看到颜色就是表达。...遇到这种问题，原因一般有 2 点：主观原因：对图的含义不理解，对图怎么画出来的不清楚客观原因：很多工具包装太好，输入一个大对象，出各种图，不细了解的人不知道每个图的输入数据是啥（后面落脚还是主观原因...）针对这个图，如果问“这个树是根据系统进化关系出来的吗？”...这个图推测绘制的应该是样本相关性热图，提供的是样本中基因或 OTU 或其它指标的丰度数据，计算相关性（也可能直接提供相关性矩阵），再进行层级聚类出的热图。树代表的是层级聚类的结果。

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泛函编程（29）－泛函实用结构：Trampoline-不再怕StackOverflow

但在实际编程中，统统把递归算法编写成尾递归是不现实的。有些复杂些的算法是无法用尾递归方式来实现的，加上JVM实现TCE的能力有局限性，只能对本地（Local）尾递归进行优化。...//> odd: [A](as: List[A])Boolean 在上面的例子里even和odd分别为跨函数的各自的尾递归...注意Trampoline的runT方法是明显的尾递归，而且runT有final标示，表示Scala可以进行TCE。...: [A](as: List[A])List[(A, Int)] 运行一下这个zip函数： 1 zip((1 to 10).toList) //>...1 zip((1 to 10000).toList) //> java.lang.StackOverflowError 按理来说foldLeft是尾递归的

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哈~这个vue3组件库中的组件真的是超多，不来试试吗？

前言随着vue在国内的越来越火，也应运而生了很多的优秀的UI组件库。都很有特点，也比较好用。如大家都能耳熟能详的 element-ui 和 Ant Design Vue都是非常不错的。...可惜的是 element-ui 不再维护升级vue3了，不过它的继任者 element-plus确实正在如火如荼的开发着，支持vue3。喜欢 element-ui的一定不要错过它。...不过今天我们要说的这个库可不是 element-plus，而是 PrimeVUE。一个号称组件超多的vue库。同样的支持vue2 和 vue3，还是比较不错的。...（可选）如果你想使用一些配置，如Ripple，默认Ripple是关闭状态，可以单独开启 import {createApp} from 'vue'; import PrimeVue from 'primevue...大部分人用的都是Element系列，还有一个最近刚出比较火的naive-ui，可以查看我之前的文章，有介绍的。

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你的团队是在进行持续集成表演吗？也许你就在这个持续集成剧场里

现实中的持续集成表演 CI长期是红色流水线一直在失败，无人响应，有的设置了定时任务，在相当长的周期内（超过几个月时间），一直是失败状态。...不过，容易导致A创建一个用，B也创建另外一个，某天A走了，C继续开始创建新的。结果，就是一堆流水线垃圾，纯纯的浪费。他们不明白什么是流水线的分层分级，不知道什么是抽象复用。...上面这个比较极端，还有一种情况是确实在跑流水线，但是没有任何代码变更，做无效功。养“兵”千日用”兵“一次军队的养兵是持续加强训练，我这里提的养兵是”圈养流水线“。...与上面提到的”空跑做无效功“不同，这个又是另外一个极端。前29天不跑，第30天跑一次，靠，挂了！这样的团队，我就想问问，你要流水线干啥，这投入产出比太低了吧。...可是，你的持续集成真的做好了吗？你的团队知道什么是快速反馈立即修复吗？ DevOps三部法中的反馈是核心环节，它通过监控工具快速发现问题，通过快速修复解决问题，并通过持续的反馈优化整个开发运维流程。

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以下是一个复杂的 C 语言代码示例，展示了如何使用递归函数来计算斐波那契数列： ```c #include 递归函数计算斐波那契数列 int fibonacci(int

以下是一个复杂的 C 语言代码示例，展示了如何使用递归函数来计算斐波那契数列： #include // 递归函数计算斐波那契数列 int fibonacci(int n) {...main() { int num; printf("请输入一个正整数: "); scanf("%d", &num); printf("斐波那契数列的前...i = 0; i < num; i++) { printf("%d ", fibonacci(i)); } return 0; } 上述代码中，我们定义了一个递归函数...fibonacci，用于计算斐波那契数列的第 n 项。...在 main 函数中，用户可以通过输入一个正整数来指定要计算的斐波那契数列的项数。然后，使用循环来打印出斐波那契数列的前 num 项。

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你平时看到的是假新闻吗？这个博士做的小程序，能帮你查一查 | 晓组织 #23

最近一年，我的生活中多了一个新的关键词：假新闻。从去年下半年开始，经常有人给我发来一些英文媒体的文章，让我「鉴定」：这个页面可信吗？上面的消息靠谱吗？...更懂门道一些的人还会问我：这个网站是倾向左派还是右派的？原来，去年发生的英国脱欧和美国大选吸引了全世界的目光。许多中国人也都在密切关注着西方的政治局势，但毕竟有语言和文化障碍，很容易被假新闻骗到。...此外，部分数据来自我的个人研究。这个小程序主要依托的平台是我自己的公众号「新闻实验室」。这是一个纯粹的公益项目，我搜集和整理数据大概花了一两个月。...未来，这个小程序将不断升级，我们会收录更多的媒体，也考虑增加更多的功能，帮助大家更全面地了解西方媒体。小程序推出之后的主要推广渠道是我自己的微信、微博、知乎等。...值得一提的是，小程序上线不久之后，我就收到了西安外国语大学一位老师的来信，她不仅建议了一些可以添加的媒体条目，更在她自己的「英语新闻阅读」课程上使用了这个小程序，并推荐给了学生们。

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递归与尾递归简析

当递归调用是函数最后执行的一步时，该递归函数就是尾递归。与之相对的是非尾递归函数，你先执行递归调用，然后获取递归调用的结果进行计算, 这样你需要先获取每次递归调用的结果，才能获取最后的计算结果。...看下面计算n阶乘的函数，它是一个非尾递归函数。我们发现cal(n-1)返回的值被cal(n)使用，因此对cal(n-1)的调用并不是cal(n)所做的最后一步。...(6) 6*cal(6-1) 6*5*cal(5-1) 6*5*4*cal(4-1) 6*5*4*3*cal(3-1) 6*5*4*3*2*cal(2-1) 6*5*4*3*2*1 720 通常认为尾递归函数优于非尾部递归函数...，编译器优化尾部递归函数的思想很简单，因为递归调用是最后一条statement，所以在当前函数中没有什么可做的，这样没有必要保存当前函数的堆栈结构了。...而非尾递归函数调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储，因此递归次数过多容易造成栈溢出。一个non-tail递归函数可以优化成尾递归函数吗?

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尾递归优化原理与Python实现（以Fibonacci数列和小明爬楼梯问题为例）

众所周知，在函数递归调用时，要保存函数调用的位置以便使得被调函数结束后能够返回正确的位置，这个信息保存在线程栈中。由于栈的空间有限，所以如果函数递归调用深度超过一定限制，会导致栈崩溃。...并且，如果需要保存大量返回位置并且逐级返回的话，也会耗费大量的时间，使得代码运行速度非常慢。所谓尾递归，是指函数调用出现在函数的尾部最后一条语句，并且函数返回值不作为其他表达式的一部分。...例如，下面是经典的Fibonacci数列中第n项求解的问题，第一段代码没有使用尾递归，第二段代码使用了尾递归。 ? 上面两段代码的运行速度有天壤之别，如下图所示： ?...从上面的情况来看，Python解释器默认并没有支持尾递归优化。网上有一个使用修饰器修改栈中参数实现尾递归优化的方法，不过代码是Python 2的，我进行了简单修改，变成了Python 3的版本。...答案是确定的，以小明爬楼梯的问题为例：使用嵌套函数定义+生成器函数实现尾递归优化的代码如下： ? 这样真的可以吗？我们让事实来说话，修改测试代码： ? 运行结果如下： ?

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Linux 之实用指令

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Java初学者的30个常见问题

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