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为什么numpy的einsum比numpy的内置函数更快？: 让我们从三个dtype=np.double数组开始。计时是在英特尔CPU上使用nccu 1.7.1与icc编译并链接到英特尔mkl 。用gcc不带mkl编译的numpy 1.6.1的AMD cpu也被用来validation时序。请注意，时序规模几乎与系统规模成线性关系，并不是因为numpy函数中的小开销， if这些差异将以微秒而不是毫秒显示： arr_1D=np.arange(500,dtype=np.double) large_arr_1D=np.arange(100000,dtype=np.double) arr_2D=np.arange(500**2,dtype=np.double).reshape(500,500) arr_3D=np.arange(500**3,dtype=np.double).reshape(500,500,500) 首先让我们看一下np.sum函数： np.all(np.sum(arr_3D)==np.einsum('ijk->',arr_3D)) True %timeit np.sum(arr_3D) 10 loops, best of 3: 142 ms per loop %timeit np.einsum('ijk->', arr_3D) 10 loops, best of 3: 70.2 ms per loop 鲍尔斯： np.allclose(arr_3D*arr_3D*arr_3D,np.einsum('ijk,ijk,ijk->ijk',arr_3D,arr_3D,arr_3D)) True %timeit arr_3D*arr_3D*arr_3D 1 loops, best of 3: 1.32 s per loop %timeit np.einsum('ijk,ijk,ijk->ijk', […]

哈希表真的可以O（1）？: 哈希表可以达到O（1）似乎是常识，但是这对我来说是没有意义的。有人可以解释吗？这里有两个想到的情况： A. 值是一个比散列表的大小小的int。因此，这个值是它自己的哈希，所以没有哈希表。但是，如果有的话，这将是O（1），仍然是低效的。 B. 你必须计算一个哈希值。在这种情况下，查找数据大小的顺序是O（n）。在O（n）工作之后，查找可能是O（1），但是在我眼中仍然是O（n）。除非你有一个完美的散列表或一个大的散列表，否则每个存储桶可能有几个项目。所以，无论如何它都会在某个点上进入一个小的线性search。我认为散列表很棒，但是除非它是理论上的，否则我不会得到O（1）的称号。维基百科关于散列表的文章始终引用常量查找时间，并完全忽略散列函数的成本。这真的是一个公平的措施？编辑：总结我学到的东西：这在技术上是正确的，因为散列函数不需要使用密钥中的所有信息，因此可以是恒定的时间，并且因为足够大的表可以将冲突降低到接近恒定的时间。在实践中是这样的，因为随着时间的推移，只要散列函数和表大小被select为使冲突最小化，即使这通常意味着不使用恒定时间散列函数，也可以实现。

将Java对象设置为null是否可以做任何事情？: 我正在浏览一些旧书，并findPeter Hagger的“Practical Java”的副本。在性能部分中，build议在不再需要时将对象引用设置为null 。在Java中，是否将对象引用设置为null提高性能或垃圾收集效率？如果是这样，这是一个什么情况？容器类？对象组成？匿名内部类？我经常在代码中看到这个。这是现在已经过时的编程build议还是仍然有用？

JavaScriptvariables声明外部或内部循环？: 在AS3中我相信你应该初始化循环外的所有variables以提高性能。这是JavaScript的情况吗？哪个更好/更快/最好的做法？ var value = 0; for (var i = 0; i < 100; i++) { value = somearray[i]; } 要么 for (var i = 0 ; i < 100; i++) { var value = somearray[i]; }

在Python中查找数字的所有因素的最有效的方法是什么？: 有人可以向我解释一个有效的方法来find在Python（2.7）中的一个数字的所有因素？我可以创buildalgorithm来完成这项工作，但是我认为它编码不好，并且花费很长时间来执行大量的结果。

为什么require_once很糟糕？: 我所读到的关于更好的PHP编码实践的一切都不停地说因为速度而不使用require_once 。为什么是这样？做与require_once相同的事情的正确/更好的方法是什么？如果有关系，我使用PHP5。

在LINQ查询中调用ToList（）或ToArray（）会更好吗？: 我经常遇到这样的情况，我想在我声明的位置上对查询进行评估。这通常是因为我需要迭代多次，计算起来很昂贵。例如： string raw = "…"; var lines = (from l in raw.Split('\n') let ll = l.Trim() where !string.IsNullOrEmpty(ll) select ll).ToList(); 这工作正常。但是，如果我不打算修改结果，那么我不如调用ToArray()而不是ToList() 。然而，我不知道是否ToArray（）是通过首先调用ToList（）来实现的，因此与调用ToList（）相比内存效率更低。我疯了吗？我应该只是调用ToArray() – 安全和安全的知识，内存不会被分配两次？

algorithm给定数的除数: 计算给定数字的除数的最佳algorithm（性能方面）是什么？如果你能提供伪代码或者某个例子的链接，那将是非常好的。编辑：所有的答案都非常有帮助，谢谢。我正在实施Atkin的Sieve，然后我将使用与Jonathan Leffler所指出的类似的东西。 Justin Bozonier发布的链接提供了我想要的更多信息。

NTFS性能和大量的文件和目录: Windows与NTFS如何执行大量的文件和目录？在遇到性能问题或其他问题之前，是否有任何关于文件或目录限制的指导，您可以将它们放在单个目录中？例如，一个文件夹里面有100,000个文件夹是一件好事

就性能而言，使用std :: memcpy（）或std :: copy（）会更好吗？: 如下所示使用memcpy更好吗，还是更好地使用性能std::copy() ？为什么？ char *bits = NULL; … bits = new (std::nothrow) char[((int *) copyMe->bits)[0]]; if (bits == NULL) { cout << "ERROR Not enough memory.\n"; exit(1); } memcpy (bits, copyMe->bits, ((int *) copyMe->bits)[0]);