C语言调用多个相同程序集的执行时间呈指数增长
是因为每次调用程序集都需要进行一次加载和初始化的过程，而且每个程序集的执行时间是相同的。当调用的程序集数量增加时，每个程序集都需要进行加载和初始化，这会导致总体的执行时间呈指数增长。
这种情况下，可以考虑使用并行计算来提高执行效率。并行计算是指将任务分解成多个子任务，并同时执行这些子任务，最后将结果合并得到最终结果。在C语言中，可以使用多线程来实现并行计算。通过创建多个线程，每个线程负责调用一个程序集，可以同时执行多个程序集，从而减少总体的执行时间。
另外，还可以考虑使用优化技术来提高执行效率。例如，可以对程序集进行优化，减少不必要的计算和内存访问，提高代码的执行效率。同时，可以使用编译器优化选项来优化生成的机器码，提高程序的执行效率。
在云计算领域，可以使用腾讯云的云服务器（CVM）来进行并行计算和优化。云服务器提供了高性能的计算资源，可以满足大规模并行计算的需求。此外，腾讯云还提供了云函数（SCF）和容器服务（TKE）等服务，可以进一步提高执行效率和灵活性。
总结起来，C语言调用多个相同程序集的执行时间呈指数增长，可以通过并行计算和优化技术来提高执行效率。腾讯云的云服务器、云函数和容器服务等产品可以帮助实现这些优化。
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1回答
如何测试算法的执行时间不是与数据大小成指数关系的假设？
例如，我有以下示例：
N次= {02 0.36，03 1.15，04 2.66，05 5.48，06 6.54，07 11.22，08 12.87，09 16.94，10 17.59}
其中n是数据的大小。我想要证明时间不会随着数据呈指数级增长。
假设是什么，H0，H1。
我应该使用anova还是f-test？我该如何应用它？
谢谢。
浏览 3提问于2016-04-01得票数 0
2回答
我只是想编写一些类似于Mathematica的的函数，并在maxima中传递选项，
listpartitionpad(l,n,k,d):= block([temp:[],gap,newl,ntemp:[]],
newl:apply(create_listpad,flatten([n,k,d,l])),
map(lambda([x],if(length(newl)>=x+n-1 and is(unique[x]#[d]))then temp:cons(part(newl,makelist(i,i,x,x+n-1
浏览 6提问于2014-03-12得票数 1
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1回答
奇怪的是，我写了一个小程序，将一个空格写入到文本文件中，然后是2，然后是4，等等。我记录了每次循环所需的时间，当然，它会呈指数级扩展。虽然一开始只有大约0.003秒，但它到达分钟标记的速度非常快。现在我想计算程序完成的预计时间。 这是我到目前为止使用的代码： //This creates the file if it doesn't exist
File.AppendAllText("C:/1G.txt", "");
//I am starting with 30 iterations
for (int i = 0; i < 30; i++)
浏览 7提问于2021-02-09得票数 0
我曾被要求诊断为什么查询看起来像这样 SELECT COUNT(*) AS count
FROM users
WHERE first_digit BETWEEN 500 AND 1500
AND second_digit BETWEEN 5000 AND 45000; 从最初的0.3秒执行到现在的3秒。该系统是在Ubuntu上运行的MySQL。 该表未排序，包含大约15M行。在我添加了一个综合索引之后，我再次将执行时间降低到大约0.2秒，然而，这并不能解释为什么执行时间突然呈指数级增长的根本原因。 我怎样才能开始调查这个问题的原因呢？
浏览 42提问于2019-12-21得票数 1
3回答
我正在开发一个程序，它需要高效的内存。我在程序中使用了std::vector来存储大量的元素。但是，我注意到当选择的元素数很大时，程序的内存大小会呈指数增长。例如，我编写了以下代码：
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
int main(){
int vecSize;
cin >> vecSize;
vector<double> a(vecSize);
return 0;
}
然后，我使用gnu time命令监视内存消耗情况，如下所
浏览 0提问于2014-12-01得票数 2
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2回答
我正在尝试将一个函数拟合到下图的一部分：
我想找出信号开始呈指数增长的时间。为此，我将指数曲线拟合到数据，再乘以heavyside阶跃函数。
def fit(x, a, b, c, d, e):
return np.heaviside(x-a, 0.5)*b*np.exp(c*x-d)+e
parameter, covariance = curve_fit(fit, fitx, fity)
x = np.linspace(min(fitx), max(fitx), 1000)
plt.plot(fitx, fity)
plt.plot(x, fit(x, *parameter
浏览 0提问于2017-11-14得票数 0
因此，我对O(log n)的理解是，时间呈线性增长，而n则呈指数增长。我试图将这一理解应用于面试官的以下功能：
int a = 0, i = N;
while (i > 0) {
a += i;
i /= 2;
}
我似乎无法理解为什么时间复杂性是O(log )。有人能把这件事弄清楚并解释原因吗？
浏览 1提问于2016-06-22得票数 2
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想知道如何将这种不确定的FSA
一种确定性的方法，特别是表。
到目前为止，我已经得到了这一点，但被卡住了：
如何分配BHMQ？对于第一个州，不是有四位数吗？(C，I，N，R)？
浏览 0提问于2016-04-30得票数 2
1回答
我在mySQL中有一个奇怪的请求。我发现了许多方法，可以通过添加更多的joins来实现成对组合或某个特定数量的组合，但我想知道是否有一种动态的方法来实现任意数量的组合。
为了解释我是否有一个表，表有1列(column_id)和(column_text)
Id | Text
--------
1 | A
2 | B
3 | B
4 | B
5 | A
然后，通过运行一个带有参数A的过程，GetCombinations应该会产生：
CombinationId | Combinations
---------------------------
1 | 1
浏览 1提问于2014-11-19得票数 5
基本上我的问题很简单--我有一部ParticleEffect，在小屏幕上看起来很不错，但在我的私人手机(三星S4)上，它看起来非常小。我的问题是:我如何缩放效果？
我已经做了这样的事情：
// Callback method
public void addEffect(Vector2 position, boolean special) {
// Callback Method for the particle effects
PooledEffect effect;
if (!special)
effect = (MathUtils
浏览 0提问于2014-11-24得票数 4
我从tardos的算法设计书中读到关于NP完备性的内容，在证明子集和是NP完全一节中，它写道：
提出的子集和算法的运行时间为O(nW)。如果给定一个包含100个数字的实例，每个数字的长度都是100位，那么输入的数字只有100 * 100 = 10000位，但W大约是2^100。
我不明白这个说法，为什么W2^100？基数对这个问题有什么影响，我的意思是，如果我们把它改成其他的基数x，W会是x^100吗？如果我们把它改成一元基数呢？
谢谢。
浏览 1提问于2011-12-11得票数 1
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3回答
我们都知道这样的代码片段
for(int i=0;i<n;i++){ //do something}
其复杂性为O(n)，我们可以找到它：
求和符号从n=0到n-1 c1 = c1* ((n-1)*n)/2
如果代码是：
for(int i=0;i<n;i+=2){ //do something}
我不仅对大o符号感兴趣，而且对精确的增长率函数感兴趣。
有人能帮我吗？提前感谢
浏览 4提问于2013-11-19得票数 0
1回答
CNN中跳过层实现的困惑
、、、
我读到了关于AlphaGo零的网络结构，并偶然发现了下面的备忘：
我很难理解跳过连接是如何在维度上工作的。
具体来说，似乎每个剩余层最终都会得到它接收到的输入的2个堆叠副本。这不会使输入的大小随着网络的深度呈指数增长吗？
可以通过改变conv2d过滤器的输出通道大小来避免这种情况吗？我看到，in_C和out_C在py手电筒中不一定是一样的，但我不知道这些值不同的含义。
浏览 5提问于2021-08-23得票数 0
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2回答
我还有另一个经验方程问题，稍微有点扭曲。
问题情境
玩家从1-80级获得经验.
从1级到80级的时间呈指数增长。
总时数X(本例为540小时)的常数可达到80级。
，这是什么方程式？
从这一点，我应该能够平衡一个大致的时间杀死怪物+停机，从容易到硬怪物和经验，他们可以给予，从而导致同一时间的最高水平。
或者我可以创建一个任务，需要一个大致的时间来完成，但奖励相同的经验比率。
在我看来，这应该是创建内容的最佳解决方案，使经验与时间与水平的比率相同。
谢谢。
浏览 0提问于2015-10-21得票数 0
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我修改了一个旧的cobol程序，在使用debug测试它时遇到了一些奇怪的行为/特性。有一个相当大的记录结构和一个随之而来的初始化。 在调试过程中，如果我使用f10跳到initialize行，大约需要20分钟才能完成该步骤。但是，如果我在断点之前和之后放置一个断点，并使用f12恢复它，它会在不到一秒的时间内完成。注意:此代码已存在于程序中 这是一个bug，还是我应该知道的一个特性？ 01 TABLE.
03 RECORD OCCURS 999.
05 LINE
浏览 12提问于2019-05-07得票数 1
8回答
有人能解释一下多项式时间、非多项式时间和指数时间算法之间的区别吗？ 例如，如果一个算法需要O(n^2)时间，那么它属于哪个类别？
浏览 140提问于2010-12-01得票数 113
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1回答
我遇到了一些奇怪的事情。我试图使用以下三元if语句：
$output .= ($row['creditUsed'] > $row['creditLimit'] ? 'color:red;' : $output) ;
这导致我的浏览器挂起，最终导致PHP内存不足。
目前，我只是简单地使用：
if($row['creditUsed'] > $row['creditLimit'])
{
$output .= 'color:red;' ;
}
效果很好。
有人知道为什么会发生这种事吗？i
浏览 0提问于2012-05-16得票数 0
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2回答
我想使用一些蛮力来计算每个可能的向量分裂的自定义统计。我想出了如何创建所有的拆分(使用partitions包)，并且我还设法计算出我需要的东西。然而，我的代码速度很慢，我看不到任何明显的机会来大幅提高它的速度。我怎么才能让它更快呢？随着obs (数据帧中的行数)的增加，执行时间呈指数增长：
#install.packages('partitions', dependencies = TRUE)
library(partitions)
fa <- function(obs) {
# Sample Data
tmpDf <- data.frame(x = seq(ob
浏览 2提问于2015-01-24得票数 0
我偶然发现了这个密码。它只扫描一次数组元素。但是，对于有两个嵌套的时间循环使复杂度增加到O(n^2)，我感到困惑。守则如下：
def summaryRanges(nums):
x, size = 0, len(nums)
ans = []
while x < size:
c, r = x, str(nums[x])
while x + 1 < size and nums[x + 1] - nums[x] == 1:
x += 1
if x > c:
r +=
浏览 1提问于2015-07-23得票数 0
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2回答
我试图测量以下算法的大O复杂度：
int sumSome(int[] arr){
int sum = 0;
for (int i=0; i<arr.length; i++) {
for (int j=1; j<arr.length; j = j*2) {
if (arr[i] > arr[j])
sum += arr[i];
}
}
return sum;
}
据我所知，
if (arr[i] > arr[j])
sum += arr[i];
O(
浏览 1提问于2016-07-06得票数 2
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RSA模是N = pq，其中p和q是素数。我从某个地方读到，随着密钥长度的增加，解密RSA加密所需的时间呈指数增长，这取决于N的值，而后者又取决于p和q。有任何数学证据来解释这一现象吗？
浏览 0提问于2019-06-14得票数 0
1回答
几天前，我又发了一个类似问候的问题：
我现在至少找到了一个“有效”的解决方案，这意味着流程本身似乎是正确工作的。但是，由于我是星火方面的新手，我似乎错过了一些关于如何以正确的方式构建这些应用程序的东西(性能-/计算方面的).
我想做的是：
应用程序启动时从ElasticSearch加载历史数据
在启动时(带有销售事件，以JSON字符串形式传递)使用Spark流开始收听Kafka主题
对于每个传入的RDD，每个用户执行一个聚合。
与历史相结合
汇总每个用户的新值，例如总收入。
使用5的结果作为下一次迭代的新“历史记录”
我的代码如下：
import
浏览 2提问于2015-07-29得票数 2
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我们有一个表，当前有一个文本列，该列的平均长度约为2,000个字符。我们想看看当平均值为5k、10k、20k等时，选择该列的查询的性能如何。
我们设置了一个隔离测试，发现随着文本列长度的线性增加，查询时间呈指数增长。
任何人都有任何快速的想法来解释为什么会这样。可以提供更多信息，但非常直接。
浏览 3提问于2011-08-11得票数 6
2回答
因此，使用这段代码，我需要绘制指数衰减的IV曲线，但它的方向是错误的，需要镜像/翻转。X andy值没有绘制在正确的轴上，需要进行切换。我尝试了各种调试方法，但它一直呈指数增长或同样的衰减。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
xdata=np.linspace(23,0)# voltage data
ydata=np.exp(xdata)# current data
plt.plot(ydata,xdata)
plt.title(r'IV-curve')
plt.xlabel('Voltage(V)&#
浏览 0提问于2017-08-03得票数 0
1回答
我想说明的是，对于一个示例图族，连通子图的数量随着n的增加而增加。
对于一个完整的图，这很容易显示，因为一个完整的图具有
n(n-1)/2 =n/2
边。一条边要么在子图中，要么不在子图中。因此，每个子图都可以用长度为
2^(n超过2)
因为它是一个完整的图，所以每个子图都是连通的。
但让我们假设，例如，我们想要显示3-或4-正则图中的连通子图的数量也呈指数增长。我们可以用同样的方式枚举子图。但我们必须排除它们中的许多，因为它们是不相关的。
我们如何做到这一点？有没有办法区分所有连通子图和非连通子图？
致以问候和感谢您的想法
浏览 0提问于2016-03-18得票数 0
因此，我正在尝试建立一个excel模型，在这个模型中，每个月的数字都会呈指数级增长，直到年底的某个点，这是由年度预期推动的。目前，我将其除以12，每年都会比前一年有很大的跳跃，这使得图表/增长非常跳跃。为了举例说明，假设2020年的期望数字是12。在当前状态下，我每个月会得到1 ( 12 /12)，然而，我希望它逐渐/指数增长，例如0.2，0.5，0.9等等，其中12月是最大的，全年的总和等于12。然后，从1月份开始的下一年( 2021)，它将考虑2020年12月的数字，并再次从那里增加到期望的数字(假设2021年的总数为24 )，依此类推。我希望它能有一个更具指数性/曲棍球棒般的增长。 做
浏览 80提问于2020-08-13得票数 0
1回答
想想亚马逊、Flipkart这样的公司吧。
他们显示我们的订单历史记录，这意味着他们有订单微服务和项目详细信息微服务。
因此，每当我打开我的订单列表时，这些站点都会从order microservice中获取数据，其中包含我对订单的交易状态列表。我最好的猜测是他们在订单表中根据交易Id维护订单状态，这是复制数据，因为在支付/交易微服务中也存在相同的数据。
有人能告诉我，如果这些交易数据在系统中呈指数级增长，那么将其存储在Order Microservice中是否有意义？
或者在这种情况下我的猜测是错误的。
浏览 0提问于2020-09-25得票数 1
1回答
从复制示例，ngettext的工作方式如下：
ngettext("%d window", "%d windows", 1); //'1 window';
ngettext("%d window", "%d windows", 2); //'2 windows';
但是，如果我想使用两个变量，例如%d windows %d doors呢？是否有一种标准的方法来实现这一点，以便基于这两个变量显示正确的字符串(4个组合)？
浏览 3提问于2015-01-09得票数 4
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我正在尝试找到一种方法来编写XML1.0模式，以避免创建难以维持的数量排列。我有5个元素，A、B、C、D和E。A必须在XML中恰好出现一次。B和C可以在XML中出现0到无限次。在XML中，D和E可以出现1到无限次。A-E可以以任何顺序出现。
重要的是要避免写出每个可能的序列，因为如果我稍后需要添加一个元素，模式将呈指数级增长。有没有办法做到这一点？
浏览 0提问于2013-06-07得票数 0
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2回答
从pandas中的系列创建一组
、、、、
我有一个从Kaggle的San Fransico薪水中提取的数据框架：，我希望创建一组列的值，例如“Status”。
这是我尝试过的，但它带来了所有记录的列表，而不是集合(sf是我如何命名数据框的)。
a=set(sf['Status'])
print a
根据这个网页，这应该是可行的。
浏览 5提问于2016-09-18得票数 47
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2回答
这是我作业中的一个问题。我不太清楚如何解决这样的问题。
If T(n) = nT(n - 1) and T(1) = 3, then
a) T(n) = O(n^n)
b) T(n) = Ω(n!)
c) T(n) = O(2^(nlogn))
d) none of the above
我不需要这个问题的确切答案，(因为它的作业)，但我想知道如何告诉一个递归函数的界限。
浏览 3提问于2012-05-15得票数 2
回答已采纳
我有900000个csv文件，我想合并成一个大的data.table。对于本例，我创建了一个for loop，它逐个读取每个文件并将它们添加到data.table中。问题是，它的执行速度很慢，所用的时间呈指数级增长。如果有人能帮我让代码运行得更快，那就太好了。每个csv文件都有300行和15列。到目前为止，我使用的代码如下：
library(data.table)
setwd("~/My/Folder")
WD="~/My/Folder"
data<-data.table(read.csv(text="X,Field1,PostId,Thread
浏览 0提问于2015-07-09得票数 15
1回答
在R中，为了实现分层聚类的wards方法，我使用了以下代码- results <- hclust(data, "ward.D2")。然而，由于我的数据大小呈指数增长，我希望实现并行执行。
由于没有找到包，所以我尝试重写hclust方法，但是它的大部分代码都是用fortan编写的。
这里有没有实现并行执行的方法？
浏览 0提问于2019-04-19得票数 2
回答已采纳
1回答
我的一个家庭作业问题让我推导出了函数的大复杂度：
c^x + x(log(x))^2 + (10x)^c (其中c是大于1的常数)
我知道在这三个项中，c^x增长最快，这让我相信复杂性就是c^x。然而，我怀疑我们会得到一个容易解决的问题，所以我只画了c^x (用4作为c)与整个等式的关系。正如预期的那样，整个等式增长得更快。但是，即使在c^x (1000*c^x)前面添加了一个很大的常量，从长远来看，完整的等式似乎仍然增长得更快。我是不是太依赖图表了，或者我的逻辑实际上是错的？
谢谢!
浏览 1提问于2015-01-29得票数 1
1回答
正如标题所述，我希望使用C++将一个C#程序加载到C# AppDomain中。
我不能使用AppDomain.ExecuteAssembly()，因为它必须是C#或其他非C++语言才能使用。
可以加载C++程序吗？
浏览 2提问于2014-07-17得票数 1
回答已采纳
在此代码中： test = [1] * 10
result = []
for i in test:
if not result:
result = [i,i,i]
else:
new_result = []
for j in result:
for k in range(3):
new_result.append(i + k)
result = new_result 外部循环运行n次。如果我没记错的话，内部循环运行3^n 这个算法的大O是3^n * n。我说
浏览 11提问于2019-03-16得票数 1
回答已采纳
3回答
我想对一个高容量的地理编码API的一些建议。到目前为止，我已经联系了谷歌和雅虎。谷歌想要太多的钱，但提供的服务太少，而雅虎没有商业服务。
我最初每天需要对大约250,000个项目进行地理编码，但这个数字在不久的将来将呈指数级增长，因此我需要一个与我们一起增长的解决方案。
有什么想法吗？
浏览 0提问于2011-05-28得票数 4
我有一个非常技术性的问题，我无法想象答案，我想得到一个优化问题的建议。
在我的工作表中，我构建了许多XML行。具体来说，它们是389,256行，分布在范围(“A1”) ->范围(“A389256”)中。
我的目标是构建一个包含所有这些行的字符串，从而将其填充到XML文件中。我这样做的代码如下：
Private Function buildFileText() As String
Dim ss As String
Dim j As Long
For j = 1 To Sheets("FileContent").Range("A1"
浏览 0提问于2016-12-06得票数 1
回答已采纳
1回答
我在寻找数组中整数的最长递减子序列。这里我使用的是二进制搜索(我知道是O(logn))，所以我认为这段代码必须是O(nlogn)。我在这个特定的输入上尝试了我的代码，它在0.02秒内运行。现在，我在网上搜索，我发现了这个代码。作者说它需要O(n^2)，但在相同的输入上，运行实际需要0.01秒，这明显少于我的O(nlogn)算法。
def binary_search(arr, l, r, x):
while r-l > 1:
m = l + (r - l) // 2
if arr[m] >= x:
r = m
浏览 0提问于2019-04-21得票数 0
1回答
在实现iterrows()时，我遇到了性能问题。我的代码就像
for _, row in df.iterrows():
row["new_col"] = \
df.apply(lambda x:some_func(row["col1"], ...), axis=1)
some_func()是一种复杂的函数，不能将输入作为Series和DataFrame，需要同一行的一些特定值。
但是，增加行数会使处理数据的时间呈指数增长，而不是线性增加。
关于如何加快速度有什么建议吗？分裂成更小的组可能会改进或使用其他东西，而不是iterrow()。
如
浏览 4提问于2022-06-07得票数 0
我的问题很简单。我有一个通过TDataSetProvider链接到TADOQuery的TClientDataSet。我可以将数据从TADOQuery放入TClientDataSet，但如何将数据从TClientDataSet放回TADOQuery？
当我运行查询，然后将TClientDataSet的Active属性设置为True时，数据会自动从TADOQuery传输到TClientDataSet，但是如果我停用TADOQuery，然后再次激活它，我如何从TClientDataSet获取数据？
我在几个数据库上运行相同的查询，并使用TClientDataSet连接结果。这工作得很好。我现在的问题
浏览 3提问于2009-12-07得票数 2
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1回答
我是新的R，并试图理解以下代码的效果。
> x <- c(1, 2)
> x[0]
numeric(0)
> x[FALSE]
numeric(0
> x[c(FALSE, TRUE)]
[1] 2
具体来说，在C和C++方面有广泛的背景知识，我很感兴趣地了解R在访问索引0处的元素时内部所做的事情。我知道R有一个基于1的数组索引。但是在这种特殊情况下，它是访问向量，然后删除结果(数值(0))还是从向量中删除0并显示结果？
所以，我想知道有什么确切的方法来了解这件事？作为“R”的一部分，我应该输入什么？还是“帮
浏览 0提问于2017-04-05得票数 0
回答已采纳
1回答
据我所知(如果我错了，请原谅)，神经网络中的激活功能经历了以下转换：
由常数(权值)乘到x( $f(ax)$，$f(x)$是激活函数)。
递归替换$f(f(x))$。
现在，通过上述转换，ReLU激活函数永远不应该能够拟合x 2曲线。它可以近似，但随着输入的增长，这个近似函数的误差也会呈指数增长，对吗？
现在x平方是一条简单的曲线。ReLU如何才能更好地处理比x 2复杂得多的实际数据？
我是机器学习的新手。所以请原谅我所假设的任何事情有什么错误。
浏览 0提问于2018-08-17得票数 3
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从网络上发现的材料来看，Python列表似乎不会在列表满的时候增加一倍的容量。
Java的ArrayList也使用1.5而不是加倍。
我理解教科书中给出的数学公式，如果每次基于动态数组的列表都是满的，容量会加倍的话，就会对附加项进行摊还分析。从这些教科书中，我的理解是加倍是实现O(1)摊销成本的最低限度。我还了解到，如果我们在每次列表满时增加k个时隙(即10个时隙)，则摊销成本为O(n)。
然而，在Python中，下一个容量是在n>9时使用ceil(9n/8+6)计算的。有人能解释为什么Python的摊销成本是O(1)，尽管它不会比其他语言列表需要更多空间时的容量增加一倍？数学分析会有帮
浏览 4提问于2022-07-19得票数 1
我在mxml文件中有一个数据控件：
现在，在我的AS文件中，在从DB获取数据时的结果函数中，我可以动态地创建列。假设我创建了1列(客户端名称)：
private function GetDebtors_Result(event:ResultEvent):void
{
var arrayCol:Array = new Array();
var xmlSrc:XML = new XML("<main></main>");
var xmlTmp:XML;
var colClientname:DataGridColumn;
//Build an XML fro
浏览 0提问于2013-01-11得票数 4
2回答
据我所知，程序集由一个或多个模块和资源文件(如果有的话)组成。
如果您用C#编译一个项目，那么编译器将简单地将代码转换为托管模块，然后将该模块抛到程序集中。现在我的问题是，什么时候一个程序集会有超过一个管理模块？
浏览 5提问于2011-09-14得票数 5
1回答
目前，我正在努力提高我的python代码的性能。为此，我成功地使用了numba。为了改进我的代码结构，我创建了函数。现在，我惊讶地注意到，如果我将代码拆分成不同的numba函数，那么代码速度会比使用numba装饰器将整个代码放在一个函数中的速度要慢得多。下面是一个例子： @nb.njit
def fct_4(a, b):
x = a ^ b
setBits = 0
while x > 0:
setBits += x & 1
x >>= 1
return setBits
@nb.njit
def fc
浏览 38提问于2019-03-22得票数 0
2回答
我试图加快GridSearchCV的进程(用于调整RBF-函数的参数)。然而，这需要永远的时间。我有一个适度小的数据集(维度600×8)，所以我不认为维度是一个问题。
我在这篇文章中听说过BaggingRegressors：，但我似乎无法使它适用于GridSearchCV的回归。
下面的代码可以工作，但需要很长时间才能计算。
parameters = {'epsilon': np.arange(0.1, 1.0, 0.01) ,'C': 2.0 **
np.arange(-2, 9), 'gamma': n
浏览 1提问于2018-07-31得票数 1
回答已采纳
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