首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    编程小知识之性能优化

    实际上,只有当添加的后缀字符串(SUFFIX) 较长时(给定的字符串参数较短), Decorate 函数的运行时间才会高于 DecorateCache 函数,但进一步的测试表明,添加的后缀字符串长度需要...这里我们不去深入细节,只要知道 FindEntry 其实是个时间复杂度为 O(n) 的操作即可(n为给定字符串参数的长度),而之前的 Decorate 函数虽然时间复杂度也是 O(n),但由于工程实现问题...这里还有一个变量: Decorate 函数涉及的一次内存分配.这导致我们不能简单的对 Decorate 函数和 DecorateCache 函数做性能比较....但我们仍然可以认为,一般情况下, Decorate 函数是优于 DecorateCache 函数的!...于是我们又回归了最初的函数实现: const string SUFFIX = ".suffix"; public string Decorate(string str) { return str +

    48540

    Python-自定义装饰器,使用装饰器记录函数执行次数,一种埋点的实现形式

    如常见的@classmethod,@staticmethod等都是装饰器,接下来记录下如何自定义个装饰器: 刚刚说过了,装饰器的本质就是一个函数,所有想要自定义一个装饰器,首先自定义一个函数 def decorate...@decorate def text1(): print("text1") text1() 输出的结果为: 定义一个装饰器 text1 分析:此时的@decorate相当于将text1函数的内存地址传入...decorate函数,并返回wrapper函数的内存地址。...带参数的装饰器 上面介绍了一个简单的装饰器如何定义,可是我们常常看到一个装饰器@xxxxxxx(abc=”python”),这种装饰器是如何封装的,原理又是怎么样的呢 def decorate(name...: print("text1") text1() 输出结果: 定义一个带参数的装饰器 python text1 分析:带参数的装饰器与普通的装饰器多加了一层,其实就是讲“python”参数传入decorate

    1.6K20
    领券