我经常想知道，在最初为字符串赋值时，将字符串拆分为多行以提高可读性是否会产生性能成本。我知道字符串是不可变的，因此每次都需要创建一个新字符串。此外，由于当今非常快的硬件，性能成本实际上是无关紧要的(除非您处于某种恶魔般的循环中)。例如:StringnewString="Thisisareallylonglonglonglonglong"+"longlonglonglonglonglonglonglonglonglonglonglong"+"longlonglonglonglonglonglonglonglongstringforexample.";JVM或.Net的编译器和其他优化如何
您是否通常假设任何给定对象上的toString()成本较低(即用于日志记录)？我愿意。这个假设有效吗？如果它的成本很高，通常应该改变吗？制作成本高的toString()方法的正当理由是什么？我唯一关心toString成本的时候是当我知道它在某种有很多成员的集合上时。来自:http://jamesjava.blogspot.com/2007/08/tostring-cost.html更新:另一种说法是:您通常会在调用任何给定类之前查看调用toString的成本吗？ 最佳答案 不，不是。因为ToString()可以被任何人重载，所以他们
我怎样才能让scipy的fmin_cg使用一个返回cost和gradient作为元组的函数？使用f成本和fprime梯度的问题是，我可能必须执行两次操作(非常昂贵)，通过该操作grad和cost被计算。此外，在它们之间共享变量可能会很麻烦。然而，在Matlab中，fmin_cg使用一个函数，该函数将成本和梯度作为元组返回。我不明白为什么scipy的fmin_cg不能提供这样的便利。提前致谢... 最佳答案 您可以使用scipy.optimize.minimize使用jac=True。如果出于某种原因这不是一个选项，那么您可以查看ho
我有一个有向树，我想知道它的大小。我没有关于它的深度或节点分布的信息。有两个主要障碍:1)树非常大(~十亿个节点)2)边遍历是昂贵的。是否可以使用统计方法快速估计其大小(节点数)且误差有限？不幸的是，谷歌搜索只会产生精确计数算法，在这些限制条件下该算法的性能会很差。奖金如果我放宽从树到DAG(有向无环图)的约束，我能否同时获得它的大小和唯一路径的数量？例如。对于这个DAG(每条边都指向下方)有19个节点(大小)和23条路径(4条额外的路径，因为红色边缘为其目标节点提供了1条路径，并为其目标节点的子节点提供了3条路径)我尝试过的事情对于树的案例，我正在考虑以下内容:amounts=[]d
我正在搜索用于二分图中最大权重/最小成本匹配的Python代码。我一直在NetworkX中使用一般情况下的最大重量匹配代码，但发现它对我的需要来说太慢了。这可能是因为通用算法较慢，而且NetworkX解决方案完全是用Python实现的。理想情况下，我想找到一些Python代码来解决包含一些C/C++代码的二分匹配问题，但现在，任何比NetworkX实现更快的东西都会有所帮助。 最佳答案 您是否尝试过匈牙利算法的scipy实现，也称为Munkres或Kuhn-Munkres算法？scipy.optimize.linear_sum_as
在已经是字符串的对象上调用str函数的成本(如果有)是多少？这里的用例是规范化不同类型的对象数组并将它们转换为字符串，天真地可以这样实现:defarr_2_strarr(arr):return[str(val)forvalinarr]但是如果str()导致过多的开销，而我的arr主要包含字符串，我可能会考虑使用:defarr_2_strarr2(arr):return[str(val)ifnotisinstance(val,basestring)elsevalforvalinarr]有什么建议吗？ 最佳答案 在字符串对象上调用str
我在tensorflow中有成本函数。activation=tf.add(tf.mul(X,W),b)cost=(tf.pow(Y-y_model,2))#usesqrerrorforcostfunction我正在尝试thisexample.如何将其更改为rmse成本函数？ 最佳答案 tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(tf.subtract(targets,outputs))))并略微简化(TensorFlow重载了最重要的运算符):tf.sqrt(tf.reduce_mean((targets-ou
我构建了相当复杂的Python应用程序，通常使用Django。为了简化应用程序间接口(interface)，我有时会使用从模型中抽象出来的service.py模块。由于这些“聚合功能”，它们经常以循环导入结束，通过将导入语句放在服务函数中可以轻松消除这种导入。通常将导入移动到尽可能靠近其使用点是否会产生显着的性能或内存成本？例如，如果我只在文件的一个函数中使用特定的导入名称，那么将导入放置在该特定函数中而不是文件顶部的常规位置似乎很自然。此问题与thisquestion略有不同因为每个导入都在函数命名空间中。 最佳答案 如果您担心的
基于thisolderthread，看起来Python中列表函数的成本是:随机访问:O(1)往前插入/删除:O(n)向后插入/删除:O(1)谁能确认这在Python2.6/3.x中是否仍然成立？ 最佳答案 看看here.它是另一种列表的PEP。指定的版本是2.6/3.0。追加(向后插入)是O(1)，而插入(其他任何地方)是O(n)。所以是的，看起来这仍然是真的。Operation...ComplexityCopy........O(n)Append......O(1)Insert......O(n)GetItem....O(1)Se
跨国面板数据（1960-2020）九：企业、创业、进出口成本（excel、stata版）数据来源：世界银行数据范围：1996-2020年，全球264个国家作者收集整理所得！！！下载地址：https://bbs.pinggu.org/thread-10896759-1-1.html具体指标包括：企业信息披露程度指数（0=信息披露少，10=信息披露多）。经商便利度指数（1=最有利于商业的法规）新企业密度（每1,000名15-64岁的人中新注册的企业）。新注册的企业（数量）信用信息的深度指数（0=低至8=高）私营信贷局的覆盖率（占成年人的%）。公共信用登记处的覆盖率（占成年人的%）。出口产品通关的平
