python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差. “一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调. 我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿. 最原始的代码: import time def foo(x,y): tt = time.time() s = 0 for i in range(x,y): s
面试题:C#声明一个100大小的数组 随机生成1-100之间不重复的数下面是C#的实现方式,编译测试通过 public static void InsertRandomArray() { int[] intArray = new int[100]; ArrayList newArray = new ArrayList(); Random rnd = new Random(); while (newArray.Count < 100) { int tempNumber = rnd.Next(1,
使用Python模拟二叉树的基本操作,感觉写起来很别扭.最近做编译的优化,觉得拓扑排序这种东西比较强多.近期刷ACM,发现STL不会用实在太伤了.决定花点儿时间学习一下STL.Boost其实也很强大.关于Python最近没什么时间搞了,忙着复试了.不过,挺喜欢这语言的.复试完继续大战PythonChallenge. #! /usr/bin/env python # DataStrucure Tree import sys class BTNode: def __init__(self, data