memoization

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備忘python函數的緩存在哪裏存在？

下面是一個memoized階乘函數的簡單例子。它工作正常，我瞭解基本概念，但有一個細節讓我感到困惑。變量memory在哪裏？爲什麼在memoize()完成執行後仍然存在？它似乎不是一個全球變量，因爲我不能做類似print memory的事情。這裏發生了什麼？ def memoize(f): memory = {} def memoized(*args): if ar

python python-2.7 memoization 2017-02-09

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如何在Python中記憶一個屬性？

考慮下面的小例子： 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

python properties memoization 2017-02-11

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優化方案：Codewars

我想在優化問題的解決方案的幫助下，我已經整理出了問題，但我的代碼是不夠好處理大陣 - codeWars : Sum of Pairs - problem 這裏我的代碼 - var sum_pairs=function(e, sum){ var result=null; var arrLen=e.length; for(let i=0;i<arrLen-1;i++){ let ne

javascript arrays algorithm memoization 2017-02-16

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Java函數的備忘錄

所以我建立了這個程序來構建不同的樓梯案例。問題基本上是：給定一個整數N，你可以用多少種不同的方法來建造樓梯。 N保證大於3且小於200.任何先前的步驟不能大於其後續步驟，否則它會破壞樓梯的目的。 所以給定的N = 3 可以構建一個樓梯：2倍的步驟，然後1步驟以下的是 鑑於N = 4 可以構建一個樓梯：3個步驟，然後1步驟以下的是 鑑於N = 5 您可以構建兩個樓梯：3個步驟，然後2個步驟或4個步驟

java memoization 2017-02-18

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查找乘船的成本最低，使用遞歸和緩存

這就是我的代碼： 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,

python python-2.7 recursion grid memoization 2017-02-18

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解決Haskell中的記憶問題

我寫了數據類型和實例Monad類。下面是我的源代碼： data UI a = UI { unUI :: a } deriving Functor instance Applicative UI where pure = UI m *> k = m >>= \ _ -> k m <* k = m >>= \ _ -> m m <*> k =

haskell memoization 2017-02-20

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一維增長子序列的遞歸解決方案中的一次記憶

在數組中計算LIS（最長增加子序列）是一個非常着名的動態規劃問題。然而，在每個教程中，他們首先展示遞歸解決方案，而不使用DP的概念，然後通過應用Bottom-Up DP（迭代解決方案）來解決它。 我的問題是： 我們將如何在遞歸解決方案本身使用記憶化。 不只是記憶，而是使用一維數組進行記憶。 我做了一些研究，但找不到任何相關的東西。雖然有2個地方已經被要求遞歸記憶1 & 2但在那裏的解決方案是使用二

algorithm recursion dynamic-programming memoization lis 2017-02-20

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當我嘗試記憶時，爲什麼我的代碼更慢？

我有一個功能，列出小於N的素數： 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

python primes memoization 2017-02-22

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記憶指數算法

確定指數運行時間時有某些模式。例如，如果在數組中的每個元素上，指針可以是一個，兩個或三個步驟，我們在memoization之前查看O（3^N）數組，因爲每個元素有三個函數調用。 但是，我對於在memoization之後識別運行時間的模式有些困惑。一般來說，這是什麼關係？我知道記憶在做什麼 - 簡單地擺脫重複的子調用，但在採訪中，我不想繪製出一棵樹並劃掉所有重複的子調用來直觀運行。有任何想法嗎？ 編

algorithm time-complexity memoization 2017-02-26

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Ruby Memoization如何工作？

我聽說過記憶的好處，但我不確定它是如何工作的。對於實施例，在： class User < ActiveRecord::Base def twitter_followers # assuming twitter_user.followers makes a network call @twitter_followers ||= twitter_user.follower

ruby-on-rails ruby memoization 2017-02-27

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