我正在使用JSHint，我想关闭圈复杂度。我该怎么做？ 最佳答案 假设我们的函数名为x。那么我们就应该这样写:functionx(){/*jshintmaxcomplexity:6*/}其中6是数字js提示通常在控制台中这样说:static/desktop.blocks/days/days.js:line57,col27,Thisfunction'scyclomaticcomplexityistoohigh.(6) 关于javascript-关闭JSHint中的圈复杂度，我们在Stack
我有两个mongoose架构，如下所示:varplayerSchema=newmongoose.Schema({name:String,team_id:mongoose.Schema.Types.ObjectId});Players=mongoose.model('Players',playerSchema);varteamSchema=newmongoose.Schema({name:String});Teams=mongoose.model('Teams',teamSchema);当我查询Teams时，我还想获得虚拟生成的小队:Teams.find({},function(err,
我有两个mongoose架构，如下所示:varplayerSchema=newmongoose.Schema({name:String,team_id:mongoose.Schema.Types.ObjectId});Players=mongoose.model('Players',playerSchema);varteamSchema=newmongoose.Schema({name:String});Teams=mongoose.model('Teams',teamSchema);当我查询Teams时，我还想获得虚拟生成的小队:Teams.find({},function(err,
我有一个包含键/值对的文件。该文件通过Docker在process.env中加载。但出于开发目的，我手动加载它，所以最后它们是相同的；配置:process.env['ccc.logger.winston.level']='info';process.env['ccc.logger.winston.transports.type.file']='File';process.env['ccc.logger.winston.transports.filename']='logs/testOne.log';process.env['ccc.logger.winston.transports.r
我有一个包含复杂数据成员的类，我想保持“静态”。我想使用一个函数初始化它一次。Pythonic是这样的:defgenerate_data():...dosomeanalysisandreturncomplexobjecte.g.list...classCoo:data_member=generate_data()...restofclasscode...generate_data函数需要很长时间才能完成并返回在运行程序范围内保持不变的数据。我不希望它在每次实例化Coo类时都运行。另外，为了验证，只要我在__init__中没有给data_member赋值，它会保持“静态”吗？如果Coo中
概述我想序列化我的复杂对象。它看起来很简单，但每一步都会产生不同的问题。最后，其他程序员也必须能够创建从我的父对象继承的复杂对象。对于Python2.7和Python3.x，这个对象应该是可pickle的。我从一个简单的对象开始并使用了pickle.dump和pickle.load成功了。然后我创建了多个复杂对象(相似但不相同)，其中一些可以转储，而一些不能。调试pickle库knows哪些对象可以pickle或不pickle。理论上这意味着pdb可以自定义启用pickle调试。替代序列化库我想要一个独立于对象内容的可靠序列化。于是又找了其他的序列化工具:Cerealizer哪个自检失
我正在寻找最节省内存的方法来计算复杂的numpyndarray的绝对平方值arr=np.empty((250000,150),dtype='complex128')#commonsize我还没有找到完全可以做到np.abs()**2的ufunc。由于这种大小和类型的数组占用大约半GB，我正在寻找一种主要节省内存的方法。我也希望它是可移植的，所以最好是一些ufunc的组合。到目前为止，我的理解是这应该是最好的result=np.abs(arr)result**=2它将不必要地计算(**0.5)**2，但应该就地计算**2。总共峰值内存需求只有原始数组大小+结果数组大小，应该是1.5*原始
我有一个列表列表，我正在使用以下方法对它们进行排序data=sorted(data,key=itemgetter(0))想知道这个python函数的运行时复杂度是多少？ 最佳答案 提供itemgetter(0)为O(1)与data一起使用时，排序为O(nlogn)平均和最坏的情况。有关Python中使用的排序方法的更多信息，请参阅Wikipedia. 关于python-sorted()函数的复杂度是多少？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
是否有任何Python复杂性引用？在cppreference，例如，对于许多函数(例如std::array::size或std::array::fill)，有一个complexity部分描述了它们的运行复杂性，与容器大小成线性关系em>或常量。我希望python网站上出现相同的信息，也许，至少对于CPython实现。例如，在listreference,在list.insert我希望看到complexity:linear;我知道这个案例(以及许多其他与容器相关的操作)涵盖了here，但许多其他情况并非如此。以下是几个例子:tuple.__le__的复杂度是多少？似乎在比较两个大小为n、k
我正在编写一个看起来像这样的python函数deffoo(some_list):foriinrange(0,len(some_list)):bar(some_list[i],i)所以它被调用了x=[0,1,2,3,...]foo(x)我曾假设列表的索引访问是O(1)，但惊讶地发现对于大型列表，这比我预期的要慢得多。那么，我的问题是python列表是如何实现的，下面的运行时复杂度是多少索引:list[x]从末尾弹出:list.pop()从头弹出:list.pop(0)扩展列表:list.append(x)为了额外的信用，拼接或任意弹出。 最佳答案
