您可以为长期(年)项目推荐哪些Python版本？如果使用2.6+或3.x已经稳定了？(只需要标准库)
更新:根据下面的答案,Python 3.x仍然存在严重错误.另请参阅Python的错误列表.
实现低通FIR滤波器,什么时候应该使用FFT和IFFT而不是时域卷积？
目标是实现实时计算所需的最短CPU时间.据我所知,FFT具有大约O(n log n)的复杂度,但时域中的卷积具有O(n 2)复杂度.要在频域中实现低通滤波器,应使用FFT,然后将每个值乘以滤波系数(将其转换为频域),然后进行IFFT.
那么,问题是何时使用基于频率的(FFT + IFFT)滤波而不是使用基于直接卷积的FIR滤波器是合理的？比方说,如果有一个32个定点系数,是否应该使用FFT + IFFT？128个系数怎么样？等等...
试图优化现有的源代码(基于卷积的FIR滤波器),我完全感到困惑,要么我应该使用FFT,要么只是优化它来使用SSE.
上图是什么样的问题是速度更快(在大O方面)利用关联矩阵的数据结构,而不是更广泛的邻接矩阵解决？
我建立了一个针对不同32位平台的库.现在,必须支持64位体系结构.扩展现有32位代码以支持64位架构的最常用策略是什么？我应该使用#ifdef还是其他什么？
如何找到两个字符串中的所有交叉点(也称为最长的公共子串)以及它们在两个字符串中的位置？
例如,如果S1="never"和S2="forever"然后导致交叉点必须是["ever"]和它的位置是[(1,3)].如果S1="address"和S2="oddness"随后导致交叉点["dd","ess"]和它们的位置[(1,1),(4,4)].
最好的解决方案,不包括任何库.但欢迎任何正确的解决方案.
在给定无限数量的处理单元和无限空间的情况下,是否有可能在合理的时间内解决O(n!)复杂度问题？
O(n!)问题的典型例子是强力搜索:尝试所有排列(有序组合).
我必须读取和写入二进制数据,其中每个数据元素:
是否可以不使用任何外部模块？如是,
生成 [x..y] 范围内的随机数，其中 x 和 y 是任意浮点数。使用函数 random()，它从 P 个均匀分布的数字（称为“密度”）中返回 [0..1] 范围内的随机浮点数。必须保持均匀分布，并且 P 也必须按比例缩放。
我认为，此类问题没有简单的解决方案。为了简化一点，我问你如何在区间[-0.5 .. 0.5]中生成一个数字，然后在[0 .. 2]中，然后在[-2 .. 0]中生成一个数字，同时保持均匀性和密度？因此，对于 [0 .. 2]，它必须从 P*2 个均匀分布的数字中生成一个随机数。
random() * (x - y) + y由于所有情况的密度较低，明显的简单解决方案不会生成所有可能的数字abs(x-y)>1.0。许多可能的值将被错过。请记住，random() 仅返回 P 个可能数字中的一个数字。然后，如果你将这个数字乘以 Q，它只会给出 P 个可能值中的一个，按 Q 缩放，但你也必须按 Q 缩放密度 P。
我正在寻找一种简单的算法,如何仅使用ANSI rand()函数生成伪随机浮点数,但具有任意概率分布.对于简单的统一分布,我使用以下代码:
x = (float)rand() / (float)RAND_MAX;
当然它不是很准确,但足以满足我的需求.我还需要其他发行版如logistic和gaussian.理想情况下,我必须使用有限长度的简单向量定义任意pdf,例如对于logistic pdf,此向量可能如下所示:
logistic_pdf = {0., 0.26894, 0.33924, 0.41742, 0.5, 0.58257, 0.66075, 1.};
并且为了统一(使用相同的维度8):
uniform_pdf = {0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125, 0.125};
这只是一个想法.但我不确定如何有效地使用它rand()->{0...RAND_MAX}.