小编adn*_*leb的帖子

为了这种关系

T(n)= T(n-1)+ T(n/2)+ n

我可以先解决得到O(n ^ 2)的项(T(n-1)+ n),然后求解项T(n/2)+ O(n ^ 2)？

根据主定理,它也给出O(n ^ 2)或者它是错的？

我可以轻松获得 a 中的字段列表dataclass吗？

@dataclass
class C:
    x: int
    y: int
    z: int
    t: int

预期结果：

[x,y,z]

我正在geodjango上构建简单的gis系统.

该应用程序显示一组地图,我也试图为这些地图提供RESTFUL API.

我正在决定是为API创建单独的应用程序还是在现有应用程序内部工作.
这两个应用程序在逻辑上是分开的,但它们共享相同的模型.

那么什么被认为更好？

我正在使用 expo API 开发反应本机应用程序，该应用程序基本上拍摄一张图片，然后应用程序使用 ImageEditor.cropImage 裁剪它，最后将图片从缓存复制到另一个位置。代码：

  takePicture = async function() {
    if (this.camera) {
      this.camera.takePictureAsync().then(async (data) => {

        cropdata = {
          offset:{x:0, y:0},
          size:{width:100, height:100},
        };

        await ImageEditor.cropImage(
          data.uri, 
          cropdata,
          async (uri) => {
            FileSystem.moveAsync({
              from: uri,
              to: `${FileSystem.documentDirectory}photos/Photo_${this.state.photoId}.jpg`,
            }).then(() => {
              this.setState({
                photoId: this.state.photoId + 1,
              });
              Vibration.vibrate();
            });
          },
          (error) => {
            console.log(error);
          }
        );

      });
    }
  };

但显示以下错误：

[未处理的承诺拒绝：错误：位置“file:///data/user/0/host.exp.exponent/cache/ReactNative_cropped_image_574763720.jpg”不可移动。]

任何想法？

关于Python ayncio的代码示例： run_in_executor

import asyncio
import concurrent.futures

def blocking_io():
    # File operations (such as logging) can block the
    # event loop: run them in a thread pool.
    with open('/dev/urandom', 'rb') as f:
        return f.read(100)

def cpu_bound():
    # CPU-bound operations will block the event loop:
    # in general it is preferable to run them in a
    # process pool.
    return sum(i * i for i in range(10 ** 7))

async def main():
    loop = asyncio.get_running_loop()

    ## Options:

    # …