memoization

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    下面是一个memoized阶乘函数的简单例子。它工作正常,我了解基本概念,但有一个细节让我感到困惑。变量memory在哪里?为什么在memoize()完成执行后仍然存在?它似乎不是一个全球变量,因为我不能做类似print memory的事情。这里发生了什么? def memoize(f): memory = {} def memoized(*args): if ar

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    考虑下面的小例子: class Foo(object): def __init__(self): self.b = self.a = 1 @property def sum(self): print 'Recalculating sum' return self.a + self.b foo = Foo() print f

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    我想在优化问题的解决方案的帮助下,我已经整理出了问题,但我的代码是不够好处理大阵 - codeWars : Sum of Pairs - problem 这里我的代码 - var sum_pairs=function(e, sum){ var result=null; var arrLen=e.length; for(let i=0;i<arrLen-1;i++){ let ne

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    所以我建立了这个程序来构建不同的楼梯案例。问题基本上是:给定一个整数N,你可以用多少种不同的方法来建造楼梯。 N保证大于3且小于200.任何先前的步骤不能大于其后续步骤,否则它会破坏楼梯的目的。 所以给定的N = 3 可以构建一个楼梯:2倍的步骤,然后1步骤以下的是 鉴于N = 4 可以构建一个楼梯:3个步骤,然后1步骤以下的是 鉴于N = 5 您可以构建两个楼梯:3个步骤,然后2个步骤或4个步骤

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    这就是我的代码: def O_C(n, prices, start=1, memo=None): if start == n: return 0 if memo is None: memo = {} if start not in memo: options = [] for i in range(start + 1,

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    我写了数据类型和实例Monad类。下面是我的源代码: data UI a = UI { unUI :: a } deriving Functor instance Applicative UI where pure = UI m *> k = m >>= \ _ -> k m <* k = m >>= \ _ -> m m <*> k =

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    在数组中计算LIS(最长增加子序列)是一个非常着名的动态规划问题。然而,在每个教程中,他们首先展示递归解决方案,而不使用DP的概念,然后通过应用Bottom-Up DP(迭代解决方案)来解决它。 我的问题是: 我们将如何在递归解决方案本身使用记忆化。 不只是记忆,而是使用一维数组进行记忆。 我做了一些研究,但找不到任何相关的东西。虽然有2个地方已经被要求递归记忆1 & 2但在那里的解决方案是使用二

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    我有一个功能,列出小于N的素数: def ListPrimes(N): list = [2] for n in range(3, N, 2): for i in range(3, int(sqrt(n)+1)): if n % i == 0: break else: list.append(n) re

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    确定指数运行时间时有某些模式。例如,如果在数组中的每个元素上,指针可以是一个,两个或三个步骤,我们在memoization之前查看O(3^N)数组,因为每个元素有三个函数调用。 但是,我对于在memoization之后识别运行时间的模式有些困惑。一般来说,这是什么关系?我知道记忆在做什么 - 简单地摆脱重复的子调用,但在采访中,我不想绘制出一棵树并划掉所有重复的子调用来直观运行。有任何想法吗? 编

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    我听说过记忆的好处,但我不确定它是如何工作的。对于实施例,在: class User < ActiveRecord::Base def twitter_followers # assuming twitter_user.followers makes a network call @twitter_followers ||= twitter_user.follower