我正在尝试为以下问题提出一种算法:我有一组整数的三元组-让我们称这些整数为A、B、C。其中存储的值可能很大，因此通常不可能创建大小为A、B或C的数组。目标是最小化集合的大小。为此，我们提供了一个简单的规则，允许我们合并三元组:对于两个三元组(A,B,C)和(A',B',C')，如果B==B'和C=C，则移除原始三元组并放置三元组(A|A',B,C)',哪里|是按位或。类似的规则也适用于B和C。换句话说，如果两个三元组的两个值相等，则删除这两个三元组，对第三个值进行按位或运算并将结果放入集合中。在类似的情况下，贪婪的方法通常会产生误导，因此对于这个问题，但我找不到一个简单的反例可以找到正
以下列表来自2008年名为“DalvikVirtualMachineInternals”的googleI/O演讲，它列出了按效率从高到低的顺序遍历一组对象的方法:(1)for(inti=initializer;i>=0;i--)//hardtoloopbackwards(2)intlimit=calculate_limit();for(inti=0;i前3个在同一效率范围内，尽可能避免使用7个。这主要是帮助延长电池生命周期的建议，但也可能有助于javaSE代码。我的问题是:为什么(7)慢而(3)好？我认为这可能是(3)和(7)的Array和List之间的区别。另外，正如Dan提到的那样
在我的一些方法中，有TooManyParameters很难维护和阅读源代码。有时我担心“他们是否以适当的顺序传递适当的值？”我正在使用Checkstyle作为我的Eclipse插件，它会针对超过7个参数发出警告。我不确定它可能只是一个编码标准，我不关心它。但是，当通过view、service或dao传递许多参数时，我注意到它很难阅读并且以后很难修改次。所以，我试图通过...传递这些参数一些对象或Bean。但这给我带来了另一个问题，因为我的参数不会得到任何保证(不确定它们是否存在)。HashMap类型参数。但这可能会迫使我检查一些验证并尝试从方法调用端匹配键。以上两种方法也可能会丢失编译
减少JSF中View状态隐藏字段大小的最佳方法是什么？我注意到我的View状态大约是40k，这会下降到客户端，并在每次请求和响应时返回到服务器，特别是到达服务器，这对用户来说是一个显着的减速。我的环境JSF1.2、MyFaces、Tomcat、Tomahawk、RichFaces 最佳答案 你试过设置状态保存到服务器吗？这应该只向客户端发送一个id，并在服务器上保持完整状态。只需将以下内容添加到文件web.xml中:javax.faces.STATE_SAVING_METHODserver
对于4.2GB输入文件，此代码在我的笔记本电脑上的运行时间为48秒。输入文件以制表符分隔，每个值都出现在引号中。每条记录以换行符结尾，例如'"val1"\t"val2"\t"val3"\t..."valn"\n'我已经尝试使用具有10个线程的多处理:一个用于排队行，8个用于解析单个行并填充输出队列，一个用于将输出队列缩减为如下所示的defaultdict，但代码花费了300秒运行，比以下时间长6倍以上:fromcollectionsimportdefaultdictdefget_users(log):users=defaultdict(int)f=open(log)#Readheade
我有一个函数，它接受多个参数(一个数组和两个float)并返回一个标量(float)。现在我想通过改变两个参数来最小化这个函数:两个float。该数组在函数内部“解包”，然后使用其内容(数组和float)。这如何使用SciPy的fmin函数完成？我很难为此找到正确的语法..函数是这样的:deffunc(x,y,data)data1=data[0]data2=data[...]......result=...x...y...data1...data2...#resultisascalar(float)returnresult在这种情况下，scipy.optimize.fmin应该是什么样
参考:李宏毅老师课件PPO:DefaultreinforcementlearningalgorithmatOpenAIPPO=PolicyGradient从On-policy到Off-policy,再加一些constraintPolicyGradientBasicConceptionActor:动作执行者(智能体)Env:环境RewardFunction:奖励函数Policy\(\pi\):anetworkwithparameter\(\theta\).Input:当前的Env.Output:actor要采取的下一个action的分布.Trajectory\(\tau\):一系列的Env和Ac
我有一个numpy数组，我可以简单地使用append将一个项目附加到它，如下所示:numpy.append(myarray,1)在这种情况下，我只是附加了整数1。但这是追加到数组的最快方法吗？我有一个很长的数组，可以达到数万。还是索引数组直接赋值比较好？像这样:myarray[123]=1 最佳答案 附加到numpy数组是非常低效的。这是因为解释器需要在每一步都为整个数组查找和分配内存。根据应用的不同，还有更好的策略。如果事先知道长度，最好使用类似np.ones的函数预先分配数组。,np.zeros,或np.empty.desire
我目前正在使用“D编程”这本书来学习D。我试图解决一个求和从1到10000000的数字的平方的问题。我首先采用函数式方法来解决map和问题reduce但随着数字变大，我必须将数字转换为bigint以获得正确的输出。longnum=10000001;BigIntresult;result=iota(1,num).map!(a=>to!BigInt(a*a)).reduce!((a,b)=>(a+b));writeln("Thesumis:",result);当使用dmd-O编译时，上面的代码需要7秒才能完成。我分析了程序，大部分时间都浪费在BigInt调用上。尽管数字的平方可以放入一个l
有时我必须检查一些在循环内不会改变的条件，这意味着在每次迭代中都会评估测试，但我认为这不是正确的方法。我想既然条件在循环内没有改变，我应该只在循环外测试一次，但之后我将不得不“重复自己”并且可能不止一次地编写相同的循环。这是显示我的意思的代码:#!/usr/bin/pythonx=True#thiswon'tbemodifiedinsidetheloopn=10000000definside():forainxrange(n):ifx:#testisevaluatedntimespasselse:passdefoutside():ifx:#testisevaluatedonlyonce
