不要再滥用useMemo了！你应该重新思考Hooks memoization作者 | Ohans Emmanuel译者 | 王强编辑 | Yonie在使用 React Hooks 的过程中，作者发现过渡频繁的应用 useMemo 用会影响程序的性能。在本文中作者将与大家分享如何避免过度使用 useMemo，使程序远离性能问题。经过观察总结，我发现
在实际开发过程中，经常遇到根据输入数据，重新计算需要渲染的数据的情况。 如实时查询等。 常用方法： 1）在getDerivedStateFromProps()中判断涉及的属性变化，来更新数据。 这种方法在涉及属性较多时，特别复杂。 2）在render()方法中计算数据，并且使用PureComponent。 这种方法只要render就会
这个问题已经在这里有了答案： > How can I decorate an instance method with a decorator class? 3个 我正在尝试使用装饰器进行记忆,该装饰器是一个类而
我正在使用FLask-OAuthlib,并希望使用Flask-Cache进行一些缓存/存储.我在视图上设置了缓存设置,但是在缓存此功能时遇到了麻烦： @oauth.clientgetter @cache.memoize(timeout=86400) def load_client(client_id): return DBSession.query(Client).filter_by(client_id=client_id)
我有一个函数,将输入Expression转换为Output BlockExpression.所以我写这段代码： private static readonly Dictionary<Expression, BlockExpression> MemberMemoizeDictionary = new Dictionary<Expression, BlockExpression>(); private static BlockExpression CreateB
我在Pandas DataFrames上运行时计算成本很高.我想记住它.我正在尝试弄清楚该如何使用. In [16]: id(pd.DataFrame({1: [1,2,3]})) Out[16]: 52015696 In [17]: id(pd.DataFrame({1: [1,2,3]})) Out[17]: 52015504 In [18]: id(pd.DataFrame({1: [1,2,3]})) Out[18]: 52015504 I
我正在尝试通过将备忘录应用于递归解决方案来使用Javascript解决LeetCode的longest palindromic subsequence问题.这是递归解决方案longestPalindromicSubsequence.js： function longestPalindromicSubsequence(string, start = 0, end = string.length) { if (end < start) { re
我试图理解mem中的memoization是如何工作的,所以我看了一下Fib中使用的memoization的例子.序列. std::map<int, int> fibHash; int memoized_fib (int n) { std::map<int, int>::iterator fibIter = fibHash.find(n); if( fibIter != fibHash.end() ) return *fibIter;
我想编写一个接受单参数函数f和整数k的函数,并返回一个与f相同的函数,除非它缓存f的最后k个结果. 例如,如果memoize是我们追求的函数,让mem_f = memoize(f,2),那么： mem_f(arg1) -> f(arg1) is computed and cached mem_f(arg1) -> f(arg1) is returned from cache
我正在开发自己的函数式编程库,现在引用下划线. memoize _.memoize(function, [hashFunction]) Memoizes a given function by caching the computed result. Useful for speeding up slow-running computations. If passed an optional hashFunction, it will be used to comp
我已经创建了一个装饰器memoization类,我正在积极地用于缓存我的调用.关于如何实现python memoization已经有很多很好的建议. 我创建的类当前使用get和set方法调用来设置cacheTimeOut.它们被称为getCacheTimeOut()和setCacheTimeOut().虽然这是一个适当的解决方案.我希望使用@prope
在调查给定数字的Hailstone序列(Collatz conjecture)的长度时,我对过去几天(更多来自算法而不是数学角度)特别感兴趣.实现递归算法可能是计算长度的最简单方法,但在我看来,这似乎是不必要的计算时间浪费.许多序列重叠;以3’s Hailstone序列为例： 3 – > 10 – > 5 – > 16 –
我正在尝试解决SPOJ问题“Cricket Tournament”.我在python和c中编写了代码.在python中,输入0.0 0/0 300需要大约2秒.但是在C中它会永远运行. C中的代码正在运行一些较小的测试用例,如19.5 0/0 1 Code in C #include<stdio.h> float ans[10][120][300]={0}; float recursion(int b
我在John Resig和Bear Bibeault阅读Secrets of the JavaScript Ninja,目前关于闭包的第5章.我认为有关闭的一般要点以及JavaScript如何使用函数作用域而不是我熟悉的C / Java块作用域.有一件事我无法完全理解,有时在代码中似乎有更多的函数声明,而不是我能想出的目的.例如,在第5.5.
看起来Java内存模型没有定义本地缓存的“刷新”和“刷新”,相反人们只是为了简单而这样称呼它,但实际上“发生在之前”的关系意味着以某种方式刷新和刷新(如果你可以解释一下,但不是问题的直接部分). 这让我非常困惑,因为关于Java Memory Model in the JLS的部分不是以易于理解的方
要在Python中为函数添加memoization,可以使用functools.lru_cache()装饰器： import functools @functools.lru_cache(maxsize=None) def my_func(): ... 但是,我想为functools.lru_cache()的上述用法定义以下别名,以使代码更具可读性： @memoize def my_func(): ... 我的
所以关于memoization的page让我很好奇.我运行自己的基准测试. 1)可变默认字典： %%timeit def fibo(n, dic={}) : if n not in dic : if n in (0,1) : dic[n] = 1 else : dic[n] = fibo(n-1)+fibo(n-2) return dic[ n ] fibo(30)
当我努力做Problem 14 in Project Euler时,我发现我可以使用一个叫memoization的东西来加速我的进程(我让它运行了15分钟,它仍然没有回复).问题是,我该如何实现它？我试过,但是我得到了一个keyerror(返回的值无效).这让我很烦,因为我很肯定我可以对此应用memoization并加快速度. loo
