查找总和为特定值的所有子集。 给定一组数字：{1,3,9,12}和目标值= 12。找到与目标值相加的不同子集。 ANS：[3,9]，[12]。 The problem has been asked here. 明明有解决这种问题的两种方法。递归或DP。 问题：你如何权衡这两种方法？ 我的解决方案：DP比较困难，但消耗的内存较少。在递归中，你必须多次递归地调用该函数，这引入了头部功能。但它“相当”容
我正在使用遗传算法来解决优化问题。 由于健身评估耗时，我使用记忆来加速计算。它是通过以下方式实现： def memoize(f):
memo = {}
def helper(my_input):
if my_input not in memo:
if len(memo)%100000==0:
print('increased memo
这是着名的路径计数问题，我试图用memoization来解决它。 赐教！ def pathCounter(a,b):
matrix = [[0 for i in xrange(a)] for i in xrange(b)]
if a==0 or b==0:
return 1
if matrix[a][b]:
return matrix[a]
我正在教自己动态编程，并正在练习http://www.geeksforgeeks.org/dynamic-programming-set-9-binomial-coefficient/的问题。我首先尝试了Java中的问题，我的代码给出了正确的结果。 Java代码： static int calculate(int n, int k){
if(k == 0 || k == n)
我正在使用F＃语言，经过测试，我发现运行时花费超过90％的时间来比较平等。因为这种语言太慢而无法使用。在检测过程中，GetHashCode函数在列表中显示出相当高的值作为开销的来源。发生什么是在方法调用期间，我正在使用方法体（Expr）以及调用参数作为字典中的键，并触发对AST段的重复遍历。 为了提高性能，我想在AST增加记忆化的节点。 type Expr =
| Add of Expr * E