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用于整数分区的优雅Python代码: 我试图编写代码来解决标准的整数分区问题（ Wikipedia ）。我写的代码是一团糟。我需要一个优雅的解决scheme来解决这个问题，因为我想改善我的编码风格。这不是一个家庭作业问题。

find数组中唯一未配对的元素: 埃森哲面试问题：你已经得到了一个大小2n+1的数组，它有n对整数（可以是+ve ， -ve或0 ）和一个不成对的元素。你会如何find不成对的元素？一对意味着重复。所以(3,3)是一对， (3,-3) 不是一对。

为给定的string生成所有唯一的子string: 给定一个strings ，生成一组所有唯一子串的最快方法是什么？例如：对于str = "aba"我们将得到substrs={"a", "b", "ab", "ba", "aba"} 。最初的algorithm是在每次迭代中遍历整个string长度为1..n子串，产生一个O(n^2)上界。是否有更好的界限？（这在技术上是功课，所以指针也是受欢迎的）

matrix乘法：matrix大小差异小，时序差异大: 我有一个matrix乘法代码，看起来像这样： for(i = 0; i < dimension; i++) for(j = 0; j < dimension; j++) for(k = 0; k < dimension; k++) C[dimension*i+j] += A[dimension*i+k] * B[dimension*k+j]; 这里，matrix的大小由dimension表示。现在，如果matrix的大小是2000，运行这段代码需要147秒，而如果matrix的大小是2048，则需要447秒。所以虽然没有区别（2048 * 2048 * 2048）/（2000 * 2000 * 2000）= 1.073，时间差为447/147 = 3。有人可以解释为什么会发生这种情况吗？我预计它会线性扩展，这是不会发生的。我不是想做出最快的matrix乘法代码，只是想明白为什么会发生。规格：AMD Opteron双核心节点（2.2GHz），2G RAM，gcc v 4.5.0 程序编译为gcc -O3 simple.c 我已经在Intel的icc编译器上运行了这个，并且看到了类似的结果。编辑：正如评论/答案中所build议的那样，我运行了维度= […]

find数字数组中缺失数字的最快方法: 我有一个数字从1到100（包括两个端点）的数组。数组的大小为100.数字随机添加到数组中，但数组中有一个随机空槽。 find那个插槽的最快方法是什么，以及插槽中应该放置的数量是多less？ Java解决scheme是可取的。

寻找一个点是否在矩形内: 我想找出一个点是否在矩形内。矩形可以以任何方式定向，不需要轴alignment。我能想到的一种方法是旋转矩形和点坐标以使矩形轴alignment，然后通过简单地testing点的坐标是否位于矩形的坐标之内。上述方法需要旋转，因此需要浮点操作。有没有其他有效的方法来做到这一点？

高维数据中最近的邻居？: 几天前我问了一个问题，如何find给定vector的最近邻居。我的向量现在是21个维度，在我进一步研究之前，因为我不是来自机器学习和math领域，我开始问自己一些基本的问题：欧几里德距离是寻找最近邻居的好方法吗？如果不是，我有什么select？另外，如何确定确定k邻居的正确阈值？是否有一些分析可以做出这个数字呢？以前，我被build议使用kd-Trees，但维基百科页面清楚地表明，对于高维数据，kd-Tree几乎等同于蛮力search。在这种情况下，在百万点数据集中有效地find最近邻的最佳方法是什么？有人可以澄清一些（或全部）上述问题吗？