Tag: 记忆

确定对象的内存使用情况？: 我想知道我的当前工作区中每个对象使用了多less内存。有没有一个简单的方法来做到这一点？

R中的caching/记忆/散列选项: 我试图find一种简单的方法来在R（本质上是caching）中使用类似Perl的哈希函数，因为我打算同时执行Perl风格的哈希和写我自己的计算记忆。然而，其他人已经打了我一拳，并为包装meemisation。我挖的越多，我发现的越多，例如memoise和R.cache ，但差异不是很清楚。另外，还不清楚除了使用hash包以外，还可以如何获得Perl风格的哈希（或Python风格的字典）并编写自己的记忆，这似乎并不支持这两个记忆包。由于我没有find有关CRAN或其他地方的信息来区分这些选项，所以也许这应该是一个关于SO的社区维基问题：R中的记忆和caching有什么select，它们有什么区别？作为比较的基础，这里是我find的选项列表。另外，在我看来，所有依赖哈希，所以我会注意到哈希选项。键/值存储有点相关，但是打开了一大堆关于数据库系统的蠕虫（例如BerkeleyDB，Redis，MemcacheDB和其他数十个蠕虫）。它看起来像选项是：哈希摘要 – 为任意R对象提供散列。记忆化记忆 – 一个非常简单的记忆function的工具。 R.cache – 为memoization提供了更多的function，虽然它似乎有些function缺乏示例。高速caching 散列 – 提供类似Perl的散列和Python字典的cachingfunction。键/值存储这些是R对象外部存储的基本选项。 stashr filehash 检查点 cacher – 这似乎更像是检查点。 CodeDepends – 支持cacher并提供一些有用function的OmegaHat项目。 DMTCP （不是R软件包）似乎支持一堆语言的检查点，最近一位开发人员在R中寻求协助testingDMTCP检查点。其他 Base R支持：命名向量和列表，数据框的行和列名称以及环境中的项目名称。在我看来，使用列表是有点混乱。（也有pairlist ，但不赞成。） data.table包支持快速查找数据表中的元素。用例虽然我最感兴趣的是了解选项，但我有两个基本用例： caching：简单的string计数。 [注意：这不是NLP，而是一般使用，所以NLP库是矫枉过正的; 表是不够的，因为我不希望等到整个string集被加载到内存中。 Perl风格的哈希处于正确的效用水平。] […]

记忆和dynamic编程有什么区别？: 我认为dynamic编程是记忆的一个子集。这样对吗？

这个fibonacci函数是如何记忆的？: 通过什么机制是这种斐波那契函数memoized？ fib = (map fib' [0..] !!) where fib' 1 = 1 fib' 2 = 1 fib' n = fib (n-2) + fib (n-1) 并在相关的说明，为什么这个版本不是？ fib n = (map fib' [0..] !! n) where fib' 1 = 1 fib' 2 = 1 fib' n = fib (n-2) + fib (n-1)

dynamic编程和记忆：自下而上和自上而下的方法: 我不确定自己是否正确理解了自上而下的方法。自下而上：是你首先看“小”子问题的地方，然后使用小问题的解决scheme来解决更大的子问题。自上而下：以自然的方式解决问题，并检查是否已经计算出子问题的解决scheme。我有点困惑。有人可以解释吗？有什么区别？