小编el *_*gli的帖子

选择其中之一的理由是什么？阅读文档后我可以推断出的唯一区别是 runAsync 将 Runnable 作为输入参数，而 supplyAsync 将供应商作为输入参数。

这篇stackoverflow 帖子讨论了使用带有 supplyAsync 方法的供应商背后的动机，但它仍然没有回答何时选择一个而不是另一个。

我试图解决一个问题,即编写python代码以添加两个整数而不使用'+'或' - '运算符.我有以下代码,它适用于两个正数:

def getSum(self, a, b):

    while (a & b):
        x = a & b
        y = a ^ b
        a = x << 1
        b = y

    return a ^ b

如果输入是两个正整数或两个负整数,那么这段代码就可以完美地工作,但是当一个数字为正数而另一个数字为负数时,它会失败.它进入无限循环.知道为什么会这样吗？

假设我有这个示例代码并且在runAsync. 我的问题是这个异常是否会阻止在thenRun与thenRun此代码的调用方方法相同的线程中运行时被执行。

private void caller() {
    CompletableFuture.runAsync(() -> {
          try {
              // some code
          } catch (Exception e) {
              throw new CustomException(errorMessage, e);
          }
         }, anInstanceOfTaskExecutor).thenRun(
         // thenRun code
     ));
}

我已经浏览了这个线程，它解释了如何处理从异步块抛出的异常（即通过阻塞和使用join）。我想知道thenRun如果CompletableFuture completesExceptionally.

更新：

我运行了一些代码来测试这个：

CompletableFuture.runAsync(() -> {
      List<Integer> integerList = new ArrayList<>();
      integerList.get(1);    // throws exception
    }).thenRun(() -> {
      System.out.println("No exception occurred");
    });

它不打印任何内容，这意味着异常不会从异步块“传播到/到达”调用方方法的线程。我现在了解这里的预期行为，但我有以下问题：

1. 为什么即使 CompletableFuture 完成异常，它也会默默失败？
2. 它在后台如何工作？
3. 是不是因为这两个线程（调用者的线程和异步线程）都有自己的堆栈空间？

假设我们有一个像这样的自定义节点类：

class Node:
    def __init__(self, val, next, random):
        self.val = val
        self.next = next
        self.random = random

我有一个节点对象，我想将其用作字典的键。
我的理解是，一个对象应该是不可变和可哈希的，才能可靠地用作字典键，因为可变对象可能会导致哈希值发生变化，并且该对象是可变的。

我知道 python 确实允许将自定义可变对象用作字典键，这是如何工作的？

更新：引用的链接不涉及自定义对象的可变性方面。他们只是提供了一种方法来覆盖哈希函数的默认实现。这个问题应该重新打开，因为它与引用的“重复”问题不同。

答案：自定义可变对象的哈希方法的默认实现使用identity，它保证在对象的生命周期内是唯一且恒定的。可变的自定义对象不应该覆盖哈希函数的默认实现。下面提供了更详细的答案。

str.swapcase() 方法的文档说：

返回字符串的副本，其中大写字符转换为小写，反之亦然。请注意， s.swapcase().swapcase() == s 不一定正确。

我想不出一个例子s.swapcase().swapcase() != s，谁能想到一个？

我了解两种方法的目标方法，其中最优子结构根据输入 n 计算最优解，而重叠子问题针对输入范围内的所有解，比如从 1 到 n。

对于像杆切割问题这样的问题。在这种情况下，在找到最佳切割时，我们是否考虑每个切割，因此可以将其视为重叠子问题并自下而上地工作。或者我们是否考虑给定输入 n 的最佳切割并自上而下工作。

因此，虽然他们最终确实处理了最优性，但两种方法之间的确切区别是什么。

我尝试参考这个重叠子问题、最优子结构和这个页面。

另外，这是否与制表（自上而下）和记忆（自下而上）的解决方法有关？

这个线程提出了一个有效的观点，但我希望它可以更容易地分解。

文档是这样说的：

如果 maxsize 设置为 None，则禁用 LRU 功能，缓存可以无限制地增长。当 maxsize 是 2 的幂时，LRU 功能表现最佳。

有人会碰巧知道这个“二的幂”从何而来？我猜它必须对实现做些什么。

我正在从编程面试的元素，递归一章中为 n-queen 问题解决这个非常巧妙的解决方案，但似乎无法理解特定的代码段。如果有人可以解释这里的逻辑，那将非常有帮助。如果检查冲突的条件是我试图在这里解决问题但没有成功。

def n_queens(n: int) -> List[List[int]]:
    def solve_n_queens(row):
        if row == n:
            # All queens are legally placed.
            result.append(col_placement.copy())
            return
        for col in range(n):
            # Test if a newly place queen will conflict any earlier queens place before
            # I am struggling to make sense of this if condition
            if all(abs(c - col) not in (0, row - i)
                for i, c in enumerate(col_placement[:row])):
                    col_placement[row] = col
                    solve_n_queens(row + 1)

    result: List[List[int]] = []
    col_placement = [0] * …