我在Fragment中有一个ListView，它作为选项卡添加到ViewPager中。我希望用户能够通过简单地点击他们已经在的选项卡(onTabReselected())来滚动“backToTop”。我已经有一个工作代码可以做到这一点；然而，我使用的代码滚动回位置0的时间太长，这在小列表上非常整洁，但在250首歌曲的集合中，它肯定会让用户烦恼。这是我的代码:@OverridepublicvoidonTabReselected(Tabtab,FragmentTransactionft){switch(tab.getPosition()){case0:if(tab.getPosition(
这个问题不太可能帮助任何future的访问者；它只与一个小的地理区域、一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况相关，这些情况并不普遍适用于互联网的全局受众。为了帮助使这个问题更广泛地适用，visitthehelpcenter.关闭9年前。我意识到差异可以忽略不计，但在尝试将unsignedlong清零时哪个更有效？unsignedlongx;...x=0;--OR--x^=x;泰勒
我有大量的字符串，我正在搜索这些字符串以查看给定的子字符串是否存在。似乎有两种合理的方法可以做到这一点。选项1:使用NSString方法rangeOfSubstring并测试是否.location存在:NSRangerange=[stringrangeOfSubstring:substring];return(range.location!=NSNotFound);选项2.使用NSPredicate语法CONTAINS:NSPredicate*regex=[NSPredicatepredicateWithFormat:@"SELFCONTAINS%@",substring];retur
除了它需要大约400毫秒，也就是350毫秒太多之外，这完全满足了它的需要:-(void)updateCompositeImage{//blendstogetherthebackgroundandthespritesUIGraphicsBeginImageContext(CGSizeMake(480,320));[bgImageView.imagedrawInRect:CGRectMake(0,0,480,320)];for(inti=0;i图片比较小，只有三张(for循环只迭代了两次)有什么方法可以更快地做到这一点？同时还能使用kCGBlendModeScreen和alpha？
我使用Instruments在我的iOS应用程序上运行了一些，我发现启动时主线程上90%的负载(总共大约1000毫秒)是由containsObject:调用引起的。这是在主线程上，我认为这不太酷。是否有比此方法更快的替代方法？算法还是其他方法？有什么建议吗？更多信息:我再次查看我的代码，我意识到实际上我不需要知道对象的顺序，只要一个对象是该集合的一部分即可。这意味着NSSet会做得很好(而且我猜更快)。对象数量-该集合中很可能有1000多个对象。 最佳答案 如果您需要使用数组，请往下跳一点备选方案您的其他选择可能包括:使用NSDic
在任何人说什么之前，我只是出于好奇才问这个问题；我不打算根据这个答案进行任何过早的优化。我的问题是关于使用反射和转换的速度。标准说法是“反射很慢”。我的问题是到底是哪一部分慢，为什么？特别是在比较某事物是否是另一个实例的父实例时。我非常有信心将一个对象的类与另一个类对象进行比较与任何比较一样快，大概只是对已经存储在对象状态中的单例对象进行直接比较；但是如果一个类是另一个类的父类呢？我通常认为instanceof与常规类检查一样快，但今天我想到了它，似乎必须在instanceof的“幕后”发生一些反射(reflection)开始工作。上网查了一下，发现有几个地方有人说instanceof
难道是python的Cregex实现快了6倍还是我遗漏了什么？Python版本:importrer=re.compile(r'(HELLO).+?(\d+)',re.I)s=r"prefixdfadfadfadfadfadfadfheasdfdHelloRegex123"%timeitr.search(s)1000000loops,bestof3:1.3µsperloop(769,000persec)C++11版本:#includeintmain(intargc,char*argv[]){std::strings="prefixdfadfadfadfadfadfadfheasdfdHe
在pandas的手册中，有一个关于索引的例子:In[653]:criterion=df2['a'].map(lambdax:x.startswith('t'))In[654]:df2[criterion]然后韦斯写道:**#equivalentbutslower**In[655]:df2[[x.startswith('t')forxindf2['a']]]这里有人能解释一下为什么map方法更快吗？这是python功能还是pandas功能？ 最佳答案 关于为什么Python中某种特定的处理方式“应该”更快的争论不能太认真，因为您经常测
为什么使用切片浅复制列表比使用内置的list快得多？In[1]:x=range(10)In[2]:timeitx_=x[:]10000000loops,bestof3:83.2nsperloopIn[3]:timeitx_=list(x)10000000loops,bestof3:147nsperloop通常当我看到像这样奇怪的东西时，它们在python3中被修复了——但这种差异仍然存在:In[1]:x=list(range(10))In[2]:timeitx_=x[:]10000000loops,bestof3:100nsperloopIn[3]:timeitx_=list(x)10
哪一个更快/更好？这个:Listlist=newList();Useru;foreach(stringsinl){u=newUser();u.Name=s;list.Add(u);}或者这个:Listlist=newList();foreach(stringsinl){Useru=newUser();u.Name=s;list.Add(u);}我的新手开发技能告诉我第一个更好，但我的一个friend告诉我我错了，但无法给我一个很好的理由为什么第二个更好。性能有什么不同吗？ 最佳答案 在性能方面，两个示例都编译为相同的IL，因此没有区
