在Java8中，各种convenientutilities提供从数组构建高效的Spliterators。但是，那里没有提供工厂方法来构建带有比较器的Spliterator。显然，Spliterators可以附加比较器；他们有一个getComparator()方法和SORTED属性(property)。图书馆作者应该如何构建SORTEDSpliterators？ 最佳答案 似乎没有预见到会有这样一个非自然顺序的Spliterator。但实现它并不难。它可能看起来像这样:classMyArraySpliteratorimplements
假设我们有一组对象，这些对象由唯一的String标识，还有一个类Tree定义了它们的层次结构。该类是使用从节点(由其ID表示)到其各自子ID的Collection的Map实现的。classTree{privateMap>edges;//...publicStreamdescendants(Stringnode){//Tobedefined.}}我想启用流式传输节点的后代。一个简单的解决方案是这样的:privateStreamchildren(Stringnode){returnedges.getOrDefault(node,Collections.emptyList()).stream
我在磁盘中有一个40MB的文件，我需要使用字节数组将其“映射”到内存中。起初，我认为将文件写入ByteArrayOutputStream是最好的方法，但我发现在复制操作期间的某个时刻它需要大约160MB的堆空间。有人知道在不使用三倍RAM文件大小的情况下执行此操作的更好方法吗？更新:感谢您的回答。我注意到我可以稍微减少内存消耗，告诉ByteArrayOutputStream初始大小比原始文件大小稍大(使用我的代码强制重新分配的确切大小，必须检查原因)。还有另一个高内存点:当我用ByteArrayOutputStream.toByteArray返回byte[]时。查看它的源代码，我可以看
关闭。这个问题需要更多focused.它目前不接受答案。想改进这个问题吗？更新问题，使其只关注一个问题editingthispost.关闭5年前。Improvethisquestion众所周知，Java代码是由JVM编译和解释的。我的问题涉及优化:它是仅在运行时由JVM优化还是在编译时优化？为了编写高效的代码，我在哪里可以找到支持的优化列表？或者JVM优化是否足够强大，以至于我只需要编写可读且易于维护的代码，而不考虑速度性能？
我想在Python中以节省空间和时间的方式创建一个二维二进制(位)数组，因为我的二维位数组大约有100万(行)*50000(0或1的列)，而且我会执行对这些巨大的元素进行按位运算。我的阵列看起来像:010111101000...在C++中，对我来说最有效的方法(空间)是创建一种整数数组，其中每个元素代表32位，然后我可以使用移位运算符和按位运算符进行运算。现在我知道python中有一个bitarray模块。但我无法使用位数组列表创建二维结构。我该怎么做？我在C++中知道的另一种方法是创建类似map>的映射。然后我可以像上面提到的那样操纵矢量。我应该在python中使用等效的字典吗？即使
问题:我如何有效地使用stat函数来获取有意义的文件权限(用户、组和其他)。详情:我正在这样查询文件权限:statInfo=os.statpermissions=stat.S_IMODE(os.stat('fooBar.txt').st_mode)这将以十进制形式返回权限。因此，如果fooBar.txt具有八进制文件权限0700，此处permissions设置为十进制值448。我想要的是为每个权限设置9个变量(ownerRead、ownerWright、ownerExecute、groupRead、...)如果我要这样做，我会使用像这样的蛮力方法:statInfo=os.statper
我想知道在给定条件下对数组进行argsort的最有效方法是什么，同时保留原始索引importnumpyasnpx=np.array([0.63,0.5,0.7,0.65])np.argsort(x)#Correctedargsort(x)solutionOut[99]:array([1,0,3,2])我想在x>0.6的条件下对这个数组进行argsort。由于0.5x=np.array([0.63,0.5,0.7,0.65])index=x.argsort()list(filter(lambdai:x[i]>0.6,index))[0,3,2]这是低效的，因为它没有向量化。编辑:过滤器将
我正在用python实现一个Trie。到目前为止，我遇到了两种不同的实现方法:1)使用带有数据成员的Node类(类似于C++中的structNode):char-存储字符is_end-存储单词结尾(真或假)prefix_count-存储当前前缀的单词数child-节点类型字典(用于存储其他节点，即26个字母表)classNode(object):def__init__(self):self.char=''self.word=''self.is_end=Falseself.prefix_count=0self.child={}2)使用字典存储所有数据:例如对于输入words={'foo'
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我需要计算列表中字符串之间的余弦相似度。例如，我有一个超过1000万个字符串的列表，每个字符串都必须确定自己与列表中每个其他字符串之间的相似性。我可以用来高效快速地完成此类任务的最佳算法是什么？分而治之算法是否适用？编辑我想确定哪些字符串与给定字符串最相似，并能够获得与相似性相关联的度量/分数。我认为我想做的事情符合最初不知道集群数量的集群。
我有一个python程序，我在其中使用优先级队列来跟踪要处理的对象。目前，队列是使用SortedList实现的，效果很好。但是，我需要扩展这段代码，以便列表保持按多个键排序。有点像在多列上有索引的SQL数据库，这样我就可以高效地访问、添加和删除所有键上的对象。我的工作量添加/删除繁重。为了让您了解我想做什么，这里有一些伪代码:ml=MultiSortedList()ml.append((1,"z",1.5),a)ml.append((2,"a",40.0),b)ml.append((3,"f",0.5),c)print(ml.sorted(0))[((1,"z",1.5),a),((2
