optimization

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    ネストループを実行しているコードがあります。私はこれを行うためのより "ピジョン"の方法があると推測しています。助言がありますか? コードの基本的な部分は次のようになります。 for e in range(len(listOfTuples)): for item in self.items: if item.getName() == listOfTuples[e][0]

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    この関数は約2000ステップ以上のスタックオーバーフローを引き起こします。メモリを少なくするために簡単に最適化できる方法はありますか? (defun randomwalk (steps state) (displaystate state) (if (equal steps 0) nil (if (solved? state) t (let ((nrmlstate (

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    ログファイルを崩壊させるbashスクリプトを作成しました。 21 Oct 2017 12:38:03 [DEBUG] Single line message 21 Oct 2017 12:38:05 [DEBUG] Multi line message that may continue several lines 21 Oct 2017 12:38:07 [DEBUG] Single

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    以下のコードは、UIViewという異なる場所に複数のUIButtonをプログラムで作成したものです。すべてのボタンはボタンのタイトルによって似ていて異なっています。コードは実行する必要があるコードを実行しますが、わかるように、コードはかなり冗長で、長すぎます。 質問 どのように私は以下のコードを構造化し、それがコンパクトかつ簡潔にすることができますか? コード let myButton0 = UI

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    このコードを1行ずつ実行すると動作しますが、コード全体を実行するとエラーになります。 私はここでやろうとしていることである ifelse(<指揮>、{はい、ifelse(<指揮>、{YES、NO})}、なし) ifelse(myfunct(R) >= myfunct(worst_point), {IC <- C - 0.5 * (R - C); ifelse(myfunct(IC) < myfu

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    RのLpSolveに関する質問があります。次のデータを含むパネルがあります。Football player ID(約500人のプレイヤー)獲得したゴールとプレイヤーのコストです。私はこのデータから行列を作りたいと思いますが、このように大量のデータを扱う方法はわかりません(私は約500人のサッカー選手がいるので500行あります)。 目標は、1,000,000の予算で最適なプレーヤー数を選択することで

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    標準線形代入問題では、ハンガリーアルゴリズムを使用してO(n^3)を実現できます。追加の制約が追加されるとどうなりますか?例:4剤と "通常" LAPは、制約行列 を有し、ベクトルb = [1 1 1 1]を生じます。 ハンガリーアルゴリズムは、このような問題を解決します。しかし、別の制約は、制約行列は、結果ベクトルb = [1 1 1 1 0]と なるように添加されたものならば?ある は、離れて

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    は今、私は私のプロジェクトではこれらのコード行を使用しています: try { //code } catch(Exception ex) { //code for error handling } は、今私は、コードを最適化しようとしています。 try catchブロックを削除すると、コードの実行時間に時間差がありますか?私は私のコードの多くの場所でtry catch

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    私の以下の方法は、スーパークーパーとスーパークーパーです。最適化に関する提案に関するヒント。私は2つの異なる素数のセミプライムについて知っていますが、その数はセミプライムの半分以下です。しかし、素数のリストを大量に効率的にチェックする方法についてはわかりません。 nが13桁の場合は、鉱山が崩壊すると大きくなります。 import math def eratosthenes(n): mu