Я только начал Python, и я понятия не имею, что такое памятка и как ее использовать. Кроме того, могу ли я иметь упрощенный
В чем разница между запоминанием и динамическим программированием? Я думаю, что динамическое программирование является подмножеством запоминания. Это
У меня есть набор целых чисел. Я хочу найти самую длинную возрастающую подпоследовательность этого набора, используя динамическое
Снизу вверх подход (для динамического программирования) заключается в первом взгляде на «мелкие» подзадач, а затем решить большие подзадачи , используя решение мелких проблем. Сверху вниз заключается в решении проблемы «естественным образом» и проверить , если вы рассчитали решение подзадачи ранее....
Учтите следующее: @property def name(self): if not hasattr(self, '_name'): # expensive calculation self._name = 1 + 1 return self._name Я новичок, но я думаю, что кэширование может быть преобразовано в декоратор. Только я такого не нашел;) PS реальный расчет не зависит от изменчивых...
Любые указатели на то, как эффективно решить следующую функцию в Haskell, для больших чисел (n > 108) f(n) = max(n, f(n/2) + f(n/3) + f(n/4)) Я видел примеры запоминания в Хаскеле для решения чисел Фибоначчи, которые включали (лениво) вычисление всех чисел Фибоначчи до требуемого n. Но в этом...
Я хотел бы знать, в чем на самом деле разница между cachingи memoization. На мой взгляд, оба варианта подразумевают отказ от повторных вызовов функций для получения данных путем их сохранения . В чем основная разница между...
Каким механизмом мемоизируется эта функция Фибоначчи? fib = (map fib' [0..] !!) where fib' 1 = 1 fib' 2 = 1 fib' n = fib (n-2) + fib (n-1) И в связи с этим, почему этой версии нет? fib n = (map fib' [0..] !! n) where fib' 1 = 1 fib' 2 = 1 fib' n = fib (n-2) + fib (n-1)...
Я не могу понять, почему m1, по-видимому, мемоизирован, а m2 отсутствует в следующем: m1 = ((filter odd [1..]) !!) m2 n = ((filter odd [1..]) !! n) m1 10000000 занимает около 1,5 секунд при первом вызове и небольшую часть этого времени при последующих вызовах (предположительно, он кэширует список),...