因此,我基本上需要创建一个PC.hdl,但首先要从x2 8位寄存器开始。这里是起点: // This file is BASED ON part of www.nand2tetris.org
// and the book "The Elements of Computing Systems"
// by Nisan and Schocken, MIT Press.
// File name: project03starter/a/PC.hdl
/**
* A 16-bit counter with load and reset control bits.
* if
我正在学习python,这里有一个我不太理解的代码:
text = 'zip is very zipped'
print text.find('zip', text.find('zip') + 1)
现在,我知道这是实现以下目标的捷径:
text = 'zip is very zipped'
occur_once = text.find('zip')
print text.find('zip', occur_once + 1)
我在想,他们怎么样了?
print text.find('zip
我有下面的代码。
main = print $ sum [1..1000000]
当我运行时,我会看到堆栈溢出:
Stack space overflow: current size 8388608 bytes.
Use `+RTS -Ksize -RTS' to increase it.
我习惯了像Python这样的命令式语言,这些语言似乎对这样的计算没有问题:
sum(range(100000000)) # I'm not even using a generator.
4999999950000000
Haskell显然不同,但我不太明白导致堆栈溢出的原因是什么?引擎盖
我是椭圆曲线方面的新手,我通过阅读获得了很多知识:)但是我把NAF方法作为标量乘法方法,但不明白在这个例子中是如何得到它的:
Let k = 1234567 and its binary representation contains 21- bits:
100101101011010000111. In this
11 1′s and 10 0′s can be found resulting in 20 doubling operations (D) and 10 point addition operations (A). The width-4 NAF
representation
我最近开始自学python,并一直在使用这门语言进行在线算法课程。由于某些原因,我为本课程创建的许多代码非常慢(相对于我在过去创建的C/C++ Matlab代码而言),而且我开始担心我没有正确地使用python。
这里有一个简单的python和matlab代码来比较它们的速度。
MATLAB
for i = 1:100000000
a = 1 + 1
end
Python
for i in list(range(0, 100000000)):
a=1 + 1
matlab代码大约需要0.3秒,python代码大约需要7秒。这是正常的吗?我针对
def is_devisable(n,m): #checks divisibility
if n%m==0:
return True
return False
def is_devisable23n8(x): #checks if x is devisable by 2 or 3 and not 8
if is_devisable(x,8)==False and is_devisable(x,3)==True or is_devisable(x,2)==True:
return 'Yes'
return 'No
我正在阅读python3.7文档,我看到了这个示例代码,我试用了它,得到了以下结果。
>>> # Fibonacci series:
... # the sum of two elements defines the next
... a, b = 0, 1
>>> while a < 10:
... print(a)
... a, b = b, a+b
...
0
1
1
2
3
5
8
然后,我尝试以不同的方式重写代码,希望产生相同的结果。但是,我尝试了下面的方法,得到了不同的结果。请说明这和上面的区别是什么,为什么结果不同。
&g
我试图在后台使用JobScheduler运行一个会计计算器,但不知怎么的,它无法完成计算。这个程序运行得很顺利,这就是为什么它不能工作的原因。谢谢你的帮助。
这是我的职业服务课:
@RequiresApi(api = Build.VERSION_CODES.LOLLIPOP)
public class MyJobService extends JobService {
private JobParameters params;
int num1a;
int num1b;
int num2a;
int num2b;
int num3a;
int num3b;
int num4a;
int n
试图使用在web上找到的方法来获得矩阵的行列式。但我不确定这种方法的时间复杂性,因为在程序中使用了递归。我意识到
1循环循环通过第一行递归函数的元素来处理较小的矩阵。
这是否意味着程序最糟糕的时间复杂度是O(N^2)?
# python program to find
# determinant of matrix.
# defining a function to get the
# minor matrix after excluding
# i-th row and j-th column.
def getcofactor(m, i, j):
return [row[
我正在学习椭圆曲线密码学,我一直在研究一本书中的一个例子:
📷
我不完全理解计算斜率的直线,特别是2^(-1) * 9= 13 mod 17是如何计算的?我看到一个帖子这里,上面写着用扩展的欧几里得算法求逆。
我只是不明白2^(-1)是什么反义词。我从EEA中了解到,对于gcd(n,a) = (s_n + t_a) =1 mod n,t是a的逆,那么如果EEA真的是找到我的答案的答案,那么我在算法中使用什么值,为什么?还是我在Python中做错了什么?(我在Python方面没有那么有经验)
我的代码在Python3.11.1中,这里:
import math
def add(P, Q, a,
在Python2.7文档中,它说or的优先级比and低。但当我输入idle时:
>>> True and True or False
True
>>> True and False or True
True
>>> True and False
False
为什么这个True and False or True表达式的结果是True
我试图在Python中使用Python3.10结构模式匹配:
match a:
case (2 - 1):
输入第二行后,将出现以下错误:
File "<stdin>", line 2
case (2 - 1):
^
SyntaxError: imaginary number required in complex literal
注意:我知道在case之后没有代码可以执行,我在shell中这样做,它会立即抛出这个错误。
而且,我知道我可以按照存储它们,但是如果有方法的话,我宁愿直接这样做。
假设您有以下使用python内置sum函数的compute函数: def compute(a_list):
for i in range(0, n): #Line 1
number = sum(a_list[0:i + 1])/(i+1) #Line 2
return number 对于这样的事情,时间复杂度是什么? Line 1被执行了n次,但是Line 2有内置的sum函数(O(n)),它会执行n^2次吗?因此,算法将是O(n^2)。 对于i的每次迭代,Line 2被执行1+2+3+ ... + n-
public class HelloWorld{
public static void main(String []args){
int orig=103, reverse=0, mod;
int numOfDigits=0;
int n = orig;
while (n>0){
n /= 10;
numOfDigits++;
}
n = orig;
while (n > 0){
mod = n % 10;
reverse = reverse + (in
我在python 2.7.3中看到了这一点,包括pylab和numpy。为什么要这样:
>>> x = pylab.arange(5)
>>> x = x + pylab.nan
>>> print x
[ nan nan nan nan nan]
与此不同:
>>> x = pylab.arange(5)
>>> x += pylab.nan
__main__:1: RuntimeWarning: invalid value encountered in add
>>> pri
我用C、Perl和Python编写了一个简单的程序,它将一个变量递增到10亿。我没有想到不同的语言之间会有太大的差异,但我非常惊讶地看到了一个巨大的差异。这些程序简单地数到10亿:
在c中:
int main() {
int c = 0;
while (c < 1000000000) {
c++;
}
}
在Perl中:
#! /usr/bin/env perl
use strict;
use warnings;
my $x = 0;
while ($x < 1000000000) {
$x++;
}
在Python中:
#!/usr/bin/env
public class Container {
private int value;
public Container(int value){
this.value=value;
}
public int getValue(){
return this.value;
}
public int sum(Container c){
return this.value+c.getValue();
}
public void main(){
Container c1=ne
我在工作中感到无聊,正在玩一些数学和python编码,这时我注意到以下几点:
递归地(或者如果使用for循环),您只需将整数相加在一起就可以得到给定的Fibonacci数。然而,也有一个计算Fibonacci数的直接方程,对于大的n,这个方程给出的答案,坦率地说,对于递归计算的Fibonacci数,是完全错误的。
我猜想这是由于四舍五入和浮点运算( sqrt(5)毕竟是不合理的),如果是的话,谁能指出我如何修改fibo_calc_direct函数以返回更精确的结果呢?
谢谢!
def fib_calc_recur(n, ii = 0, jj = 1):
#n is the index
当计算复杂度为1n时,通常表示为n?
例如,在以下Python代码中:
def Average(aList):
x = len(aList)
total = 0
for item in aList:
total = total + item
mean = total / n
return mean
现在计算T(n),函数从2个赋值开始,1个循环是1n个赋值,循环后的1个赋值给出
T(n) = 1n +3
如果n+3给出O(n),1会被丢弃吗?