memoization

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    我已經分配了家庭作業來制定計劃中的一般記憶過程,到目前爲止,它對採用一個參數的過程起作用,但是對於提供超過1個參數時似乎是最後一個參數的失敗。它也沒有記錄不採取任何論據的程序。 任何幫助將不勝感激。 (define mem (lambda (mem-it func) (let ((table (make-table))(func-store func)) (cond

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    我有以下方法: def download_link_for(site,title=nil) template = proc {|word|(title ? "%s_#{title}_csv": "%s_csv") % word} if site.send(template.call("update")) == false x.a "Generate", :href

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    我寫一個數學描述算法爲OCaml中的實現。我試圖保持實施的清潔和貼近論文,並且只使用定義好的記憶技術來提高性能。 不幸的是,雖然記憶化工作得很好的整數,它仍然是O(n)的大型或複雜的數據類型。通過枚舉memoization之前的數據類型可以獲得O(1)性能。 例如,我們在低於memo len看到的例子將仍然爲O(n),但DroidMemoized.len將是O(1)和DroidMemoized是在

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    我試圖爲多個和任意函數創建一個通用的memoizator。 對於我們想要記憶的每個功能std::function<ReturnType(Args...)>,我們unordered_map<Args ..., ReturnType>(我故意保持簡單)。 當我們的memoized函數有一些非常大的參數Args ...:例如,假設我們的函數對一個10百萬數字的向量進行排序,然後返回排序後的向量,如std

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    我剛開始學習DP和試圖解決使用相同的(https://leetcode.com/problems/unique-paths/) 機器人位於amxn格的左上角從本文給出了這個問題(註明「開始'在下圖中)。 機器人只能在任何時間點向下或向右移動。機器人正在嘗試到達網格的右下角(在下圖中標記爲「完成」)。 有多少種可能的獨特路徑? 這裏是我的嘗試: public class Solution { pu

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    想象一下,我有以下用ocaml編寫的僞代碼。 foo(n:int, d:int) = foo(n-1,d-1) + foo(n-1,d) //Assume proper terminating conditions are added here 即它正在計算遞歸定義的函數。 以上不是尾遞歸。一個天真的執行也會導致大量的冗餘工作(比如說foo(n-1,d)的計算會導致foo(n-1,d-1)被

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    我和Zope實用程序使用執行網絡進程的方法。 由於該結果有效一段時間,我正在使用plone.memoize.ram來緩存結果。 MyClass(object): @cache(cache_key) def do_auth(self, adapter, data): # performing expensive network process here ...和

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    示例: 帶memoize裝飾器的Fibonaci遞歸函數。當調用函數幫助器時,沒有參數。如果函數幫助器被定義爲採用參數x,因此我期望用一個參數來調用該函數。我想了解爲什麼它的語法如此? def memoize(f): memo = {} def helper(x): if x not in memo: memo[x] = f(x) r

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    內由於我有以下的DSL(使用免費單子)及其解釋Memoising: data MyDslF next = GetThingById Int (Thing -> next) | Log Text next type MyDslT = FT MyDslF runMyDsl :: (MonadLogger m, MonadIO m, MonadCatch m) => MyDs

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    我想建立一個模塊I與memoization。 I.t類型包含一個真實的複雜內容c,以及一些可變屬性(例如,mutable is_cool)。該模塊提供外與函數來計算和獲取屬性(例如,is_cool),這可能是昂貴的,這就是爲什麼可變屬性用於: (*in i.ml *) module Content = struct type t = { i: int; mutable j: int }