23-Efficiency

Memoization

• 记住之前己算过的结果

def memo(f):
    cache = {}
    def memoized(n):
        if n not in cache:
            cache[n] = f(n)
        return cache[n]
    return memoized 

Growth

• 使用不同的方法完成函数可以加快运行速率

• Exponential growth 指数增长

• Quadratic growth 二次增长

• Linear growth 线性增长

• Logarithmic growth 对数增长

• Constant growth 恒定增长

• 表示方法 $\theta$/O

24-Decomposition

• Module Design

25-Data Example

• append/extend: 突变，仅为copy

• addition/slicing: 非突变，t依旧是t

• pop(): 优先pop最后一个

• remove(): 优先remove第一个

• count(): 寻找num的个数

• map(func, list)

• filter(func, list)

• zip(list1, list2)

• any(list): 只要list中有一个为True，返回True

  • 元素除了是 0、空、False外都算True

• all(list): 要全部为True，返回True

#  获取列表相邻数字最大值
max( [s[i]+s[i+1] for i in range(len(s)-1) ] )
# 第二种
max( a+b for a,b in zip(s[:-1],s[1:]) )

# 将以数字d为结尾的s里的数字加入字典
{d:[x for x in s if x%10==d] for d in range(10) if any([x%10==d for x in s])}