查找總和爲特定值的所有子集。 給定一組數字：{1,3,9,12}和目標值= 12。找到與目標值相加的不同子集。 ANS：[3,9]，[12]。 The problem has been asked here. 明明有解決這種問題的兩種方法。遞歸或DP。 問題：你如何權衡這兩種方法？ 我的解決方案：DP比較困難，但消耗的內存較少。在遞歸中，你必須多次遞歸地調用該函數，這引入了頭部功能。但它「相當」容
我正在使用遺傳算法來解決優化問題。 由於健身評估耗時，我使用記憶來加速計算。它是通過以下方式實現： def memoize(f):
memo = {}
def helper(my_input):
if my_input not in memo:
if len(memo)%100000==0:
print('increased memo
這是着名的路徑計數問題，我試圖用memoization來解決它。 賜教！ 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]
我正在教自己動態編程，並正在練習http://www.geeksforgeeks.org/dynamic-programming-set-9-binomial-coefficient/的問題。我首先嚐試了Java中的問題，我的代碼給出了正確的結果。 Java代碼： static int calculate(int n, int k){
if(k == 0 || k == n)
我正在使用F＃語言，經過測試，我發現運行時花費超過90％的時間來比較平等。因爲這種語言太慢而無法使用。在檢測過程中，GetHashCode函數在列表中顯示出相當高的值作爲開銷的來源。發生什麼是在方法調用期間，我正在使用方法體（Expr）以及調用參數作爲字典中的鍵，並觸發對AST段的重複遍歷。 爲了提高性能，我想在AST增加記憶化的節點。 type Expr =
| Add of Expr * E