何为使用yieldPython 中的关键字?

比如说,我在试着理解这个代码¹:

def _get_child_candidates(self, distance, min_dist, max_dist):
    if self._leftchild and distance - max_dist < self._median:
        yield self._leftchild
    if self._rightchild and distance + max_dist >= self._median:
        yield self._rightchild  

这就是打电话的人:

result, candidates = [], [self]
while candidates:
    node = candidates.pop()
    distance = node._get_dist(obj)
    if distance <= max_dist and distance >= min_dist:
        result.extend(node._values)
    candidates.extend(node._get_child_candidates(distance, min_dist, max_dist))
return result

当方法_get_child_candidates是否调用 ? 列表是否返回 ? 单元素 ? 是否又调用 ? 以后的呼叫何时停止 ?

---

_{1. 本代码由Jochen Schulz(jrschulz)编写,他为公制空间制作了一个伟大的Python图书馆。模块 m 空间.}

两者之间有什么区别?git pull和git fetch?

删除远程分支的尝试失败 :

$ git branch -d remotes/origin/bugfix
error: branch 'remotes/origin/bugfix' not found.

$ git branch -d origin/bugfix
error: branch 'origin/bugfix' not found.

$ git branch -rd origin/bugfix
Deleted remote branch origin/bugfix (was 2a14ef7).

$ git push
Everything up-to-date

$ git pull
From github.com:gituser/gitproject

* [new branch] bugfix -> origin/bugfix
Already up-to-date.

我如何正确删除remotes/origin/bugfix本地和远程分支?

我无意间把错误的档案 写错给Git 基特,但还没有将承诺推进到服务器上。

我如何解除那些承诺?当地当地仓库?

这是C++代码的一块 显示一些非常特殊的行为

出于某种原因,对数据进行分类(之前奇迹般地使主环速度快近六倍:

#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <iostream>

int main()
{
    // Generate data
    const unsigned arraySize = 32768;
    int data[arraySize];

    for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
        data[c] = std::rand() % 256;

    // !!! With this, the next loop runs faster.
    std::sort(data, data + arraySize);

    // Test
    clock_t start = clock();
    long long sum = 0;
    for (unsigned i = 0; i < 100000; ++i)
    {
        for (unsigned c = 0; c < arraySize; ++c)
        {   // Primary loop.
            if (data[c] >= 128)
                sum += data[c];
        }
    }

    double elapsedTime = static_cast<double>(clock()-start) / CLOCKS_PER_SEC;

    std::cout << elapsedTime << '\n';
    std::cout << "sum = " << sum << '\n';
}

• 不无std::sort(data, data + arraySize);代码在11.54秒内运行
• 根据分类数据 代码在1.93秒内运行

(分类本身需要的时间比这个通过数组的时间要长, 所以如果我们需要计算未知数组, 它实际上不值得做 。)

---

起初,我以为这只是一种语言或编译器异常, 所以我尝试了爪哇:

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;

public class Main
{
    public static void main(String[] args)
    {
        // Generate data
        int arraySize = 32768;
        int data[] = new int[arraySize];

        Random rnd = new Random(0);
        for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            data[c] = rnd.nextInt() % 256;

        // !!! With this, the next loop runs faster
        Arrays.sort(data);

        // Test
        long start = System.nanoTime();
        long sum = 0;
        for (int i = 0; i < 100000; ++i)
        {
            for (int c = 0; c < arraySize; ++c)
            {   // Primary loop.
                if (data[c] >= 128)
                    sum += data[c];
            }
        }

        System.out.println((System.nanoTime() - start) / 1000000000.0);
        System.out.println("sum = " + sum);
    }
}

其结果类似,但不太极端。

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我第一种想法是 分类能把数据带进缓存缓存,但那是愚蠢的 因为阵列是刚刚产生的。

• 这是怎么回事?
• 为什么处理一个分类阵列的速度要快于处理一个未排序阵列的速度?

守则正在总结一些独立的术语,因此命令不应重要。

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相关/后续行动不同/以后的编译者和选项的相同效果:

• 为什么处理一个未排列的阵列的速度与处理一个用现代x86-64 平方格排序的阵列的速度相同?
• gcc 优化标记 -O3 使代码慢于 -O2