Обычно это все,что тебе нужно знать.Однако,существует множество вариантов:
memoize(function, options. );
NORMALIZER => function INSTALL => new_name SCALAR_CACHE => ‘MEMORY’ SCALAR_CACHE => [‘HASH’, %cache_hash ] SCALAR_CACHE => ‘FAULT’ SCALAR_CACHE => ‘MERGE’ LIST_CACHE => ‘MEMORY’ LIST_CACHE => [‘HASH’, %cache_hash ] LIST_CACHE => ‘FAULT’ LIST_CACHE => ‘MERGE’
DESCRIPTION
«Запоминание» функции ускоряет ее за счет обмена места на время. Это достигается путем кэширования возвращаемых значений функции в таблице. Если вы снова memoize функцию с теми же аргументами, запишется мемоиз и выдает значение из таблицы, вместо того, чтобы позволить функции вычислить значение заново.
Вот экстремальный пример.Рассмотрим последовательность Фибоначчи,определяемую следующей функцией:
# Вычислить числа Фибоначчи sub fib < my $n = shift; return $n if $n < 2; fib($n-1) + fib($n-2); >
Эта функция очень медленная.Почему? Чтобы вычислить волокно(14),она сначала хочет вычислить волокно(13)и волокно(12),а затем добавить результаты.Но чтобы вычислить волокно(13),сначала нужно вычислить волокно(12)и волокно(11),а затем оно возвращается и снова вычисляет волокно(12),несмотря на то,что ответ один и тот же.И оба раза,когда она хочет вычислить волокно(12),она должна вычислить волокно(11)с нуля,а затем она должна делать это снова каждый раз,когда она хочет вычислить волокно(13).Эта функция выполняет настолько много перезагрузок старых результатов,что для ее выполнения требуется очень много времени-волокно(14)делает 1200 дополнительных рекурсивных вызовов самому себе,чтобы вычислить и переписать вещи,которые она уже вычислила.
Телевизор не видит ТВ приставку. Что делать?
Эта функция является хорошим кандидатом на запоминание.Если запомнить функцию `fib’ выше,то она вычислит fiber(14)ровно один раз,первый раз,когда это необходимо,а затем сохранит результат в таблице.Затем,если вы снова попросите fiber(14),она выдаст вам результат из таблицы.При вычислении волокна(14),вместо того,чтобы вычислять волокно(12)дважды,оно делает это один раз;во второй раз ему нужно значение,которое он получит из таблицы.Он не вычисляет волокно(11)четыре раза;он вычисляет его один раз,а три раза получает его из таблицы.Вместо 1200 рекурсивных вызовов »волокна»,она делает 15.Это делает функцию примерно в 150 раз быстрее.
Ты можешь сделать запоминание самостоятельно,переписав функцию,вот так:
Или вы можете использовать этот модуль,вот так:
use Memoize; memoize(‘fib’); # Остальная часть функции fib, как в оригинальной версии.
Это позволяет легко включать и выключать запоминания.
Вот еще более простой пример:Я написал простой лучевой трассировщик;программа смотрела в определенном направлении,выясняла,на что она смотрит,а затем преобразовывала значение `color’ (обычно строка типа `красный’)этого объекта в красный,зеленый и синий пиксели,вот так:
Так как на картинке относительно мало объектов, есть только несколько цветов, которые просматриваются снова и снова. Memoizing ColorToRGB ускорил работу программы на несколько процентов.
Прошивка приставки от провайдера
DETAILS
Этот модуль экспортирует ровно одну функцию — memoize . Остальные функции в этом пакете — не ваше дело.
Вы должны сказать.
memoize(function)
где function — это имя функции, которую вы хотите запомнить, или ссылка на нее. memoize возвращает ссылку на новую, мемоизированную версию функции или undef в случае нефатальной ошибки. В настоящее время нефатальных ошибок нет, но они могут появиться в будущем.
Если function была именем функции, то memoize скрывает старую версию и устанавливает новую мемоизированную версию под старым именем, так что function, INSTALL => newname, SCALAR_CACHE => option, LIST_CACHE => option );
Каждый из этих вариантов является необязательным;вы можете включить некоторые,все или ни один из них.
INSTALL
Если вы укажете имя функции с помощью INSTALL , memoize установит новую мемоизированную версию функции под заданным вами именем. Например,
memoize(‘fib’, INSTALL => ‘fastfib’)
устанавливает мемоизированную версию fib как fastfib ; без INSTALL вариант было бы заменить старую fib с memoized версии.
Для предотвращения memoize от установки memoized версии в любом месте, используйте INSTALL => undef .
NORMALIZER
Предположим,твоя функция выглядит так:
Теперь все следующие вызовы к вашей функции полностью эквивалентны:
f(OUCH); f(OUCH, B => 2); f(OUCH, C => 7); f(OUCH, B => 2, C => 7); f(OUCH, C => 7, B => 2); (etc.)
Однако, если вы не сообщите Memoize , что эти вызовы эквивалентны, он не узнает об этом и вычислит значения для этих вызовов вашей функции отдельно и сохранит их отдельно.
Чтобы предотвратить это, предоставьте функцию NORMALIZER , которая превращает аргументы программы в строку таким образом, чтобы эквивалентные аргументы превращались в ту же строку. Функция NORMALIZER для приведенного выше f может выглядеть так:
Каждый из приведенных выше списков аргументов является результатом функции normalize_f , которая выглядит точно так же, как это:
OUCH,B,2,C,7
Вы бы сказали Memoize использовать этот нормализатор следующим образом:
memoize(‘f’, NORMALIZER => ‘normalize_f’);
memoize знает, что если нормализованная версия аргументов одинакова для двух списков аргументов, то он может безопасно найти значение, вычисленное для одного списка аргументов, и вернуть его в результате вызова функции с другим списком аргументов, даже если списки аргументов выглядят иначе.
Нормализатор по умолчанию просто конкапсулирует аргументы с символом 28 между ними.(В ASCII это называется FS или control-.)Это всегда корректно работает для функций только с одним строковым аргументом,а также когда аргументы никогда не содержат символ 28.Однако,это может запутать некоторые списки аргументов:
normalizer(«a 34», «b») normalizer(«a», « 34b») normalizer(«a 34 34b»)
Поскольку хеш-ключи являются строками, нормализатор по умолчанию не будет различать undef и пустую строку. Это также не будет работать, если аргументы функции являются ссылками. Например, рассмотрим функцию g , которая получает два аргумента: число и ссылку на массив чисел:
g(13, [1,2,3,4,5,6,7]);
Нормализатор по умолчанию превратит это во что-то вроде «13 34ARRAY(0x436c1f)» . Это было бы хорошо, за исключением того, что последующий массив чисел может храниться в другом месте, даже если он содержит те же данные. Если это произойдет, Memoize будет думать, что аргументы разные, даже если они эквивалентны. В этом случае подойдет такой нормализатор:
В приведенном выше примере появляется клавиша «13 1 2 3 4 5 6 7».
Другое применение нормализаторов-это когда функция зависит от данных,отличных от тех,что указаны в ее аргументах.Предположим,у вас есть функция,которая возвращает значение,зависящее от текущего часа дня:
В 10:23 эта функция генерирует 10-ю строку файла данных; в 15:45 вместо этого генерируется 15-я строка. По умолчанию Memoize будет видеть только аргумент $ problem_type. Чтобы исправить это, включите текущий час в нормализатор:
Контекст вызова функции (скалярный контекст или контекст списка) передается в нормализатор. Это означает, что если мемоизированная функция будет обрабатывать свои аргументы в контексте списка иначе, чем в скалярном контексте, вы можете сделать так, чтобы функция нормализатора выбрала свое поведение на основе результатов wantarray . Даже если он вызывается в контексте списка, нормализатор все равно должен возвращать одну строку.
SCALAR_CACHE , LIST_CACHE
Обычно Memoize кэширует возвращаемые значения вашей функции в обычную хеш-переменную Perl. Однако вы можете захотеть, чтобы значения были кэшированы на диске, чтобы они сохранялись от одного запуска вашей программы до следующего, или вы можете связать какую-то другую интересную семантику с кешированными значениями.
Под капотом Memoize есть небольшая сложность : на самом деле two кэши,один для скалярных значений и один для списковых значений.При вызове функции в скалярном контексте ее возвращаемое значение кэшируется в одном хэше,а при вызове функции в контексте списка ее значение кэшируется в другом хэше.Вы можете управлять поведением кэширования в обоих контекстах независимо с помощью этих опций.
Аргумент LIST_CACHE или SCALAR_CACHE должен быть одной из следующих четырех строк:
MEMORY FAULT MERGE HASH
в противном случае это должна быть ссылка на массив, первым элементом которого является одна из этих четырех строк, например [HASH, arguments. ] .
MEMORY означает, что возвращаемые значения из функции будут кэшироваться в обычной хеш-переменной Perl. После выхода из программы хеш-переменная не сохраняется. Это значение по умолчанию.
HASH позволяет вам указать, что конкретный предоставленный вами хеш будет использоваться в качестве кеша. Вы можете связать этот хэш заранее, чтобы придать ему любое поведение, которое вы хотите.
Связанный хеш может иметь любую семантику. Обычно он привязан к базе данных на диске, поэтому кэшированные значения хранятся в базе данных и снова извлекаются из нее при необходимости, а файл на диске обычно сохраняется после выхода из программы. См. perltie для более подробной информации о tie .
use DB_File; tie my %cache => ‘DB_File’, $filename, O_RDWR|O_CREAT, 0666; memoize ‘function’, SCALAR_CACHE => [HASH => %cache];
Это имеет эффект сохранения кеша в DB_File данных DB_File , имя которой находится в $filename . Кеш будет сохраняться после выхода из программы. При следующем запуске программы она обнаружит, что кэш уже заполнен после предыдущего запуска программы. Или вы можете принудительно заполнить кеш, создав пакетную программу, которая работает в фоновом режиме и заполняет файл кеша. Затем, когда вы приступите к запуску своей реальной программы, мемоизированная функция будет быстрой, потому что все ее результаты были предварительно вычислены.
Еще одна причина использовать HASH — предоставить вашу собственную хеш-переменную. Затем вы можете проверить или изменить содержимое хэша, чтобы получить более точный контроль над управлением кешем.
Этот вариант больше не поддерживается. Он по-прежнему документирован только для помощи в отладке старых программ, которые его используют. Старые программы следует преобразовать, чтобы вместо этого использовать параметр HASH .
memoize . [‘TIE’, PACKAGE, ARGS. ]
это всего лишь короткий путь для
require PACKAGE; < tie my %cache, PACKAGE, ARGS. ; memoize . [HASH => %cache]; >
FAULT означает, что вы никогда не ожидаете вызова функции в скалярном (или списке) контексте, и что если Memoize обнаруживает такой вызов, он должен прервать выполнение программы. Сообщение об ошибке является одним из
`foo’функция вызывается в контексте запрещенного списка в строке . `foo’ функция вызывается в запрещенном скалярном контексте в строке .
MERGE обычно означает, что мемоизированная функция не делает различий между контекстами list и sclar и что возвращаемые значения в обоих контекстах должны храниться вместе. Оба LIST_CACHE => MERGE SCALAR_CACHE => MERGE и SCALAR_CACHE => MERGE означают одно и то же.
Рассмотрим эту функцию:
sub complicated < # . трудоемкое вычисление $ result return $result; >
complicated функция будет возвращать один и тот же числовой $result независимо от того, является ли оно называется в списке или в скалярном контексте.
Обычно следующий код приводит к двум вызовам complicated , даже если complicated запомнен:
$x = complicated(142); ($y) = complicated(142); $z = complicated(142);
Первый вызов кэширует результат, скажем, 37, в скалярный кеш; второй будет кэшировать список (37) в кэше списков. Третий вызов не вызывает реальной complicated функции; он получает значение 37 из скалярного кеша.
Очевидно, что второй вызов complicated — пустая трата времени, а сохранение его возвращаемого значения — пустая трата места. Указание LIST_CACHE => MERGE заставит memoize использовать один и тот же кеш для скалярных и возвращаемых значений контекста списка, так что второй вызов будет использовать скалярный кеш, который был заполнен первым вызовом. complicated заканчивается тем, что вызывается только один раз, и оба последующих вызова возвращают 3 из кеша, независимо от вызывающего контекста.
Список значений в скалярном контексте
Рассмотрим эту функцию:
sub iota < return reverse (1..$_[0]) >
Эта функция обычно возвращает список.Предположим,вы запомнили его и объединили кэши:
Здесь первый вызов кеширует список (1,2,3,4,5,6,7). Второй призыв действительно не имеет смысла. Memoize не может угадать, какое поведение iota должна иметь в скалярном контексте, не вызывая его в скалярном контексте. Обычно Memoize would вызвать iota в скалярном контексте и кэшировать результат, но SCALAR_CACHE => ‘MERGE’ говорит не делать этого, а вместо этого использовать значение контекста списка кеша. Но он не может вернуть список из семи элементов в скалярном контексте. В этом случае $i7 получит первый элемент значения кешированного списка, а именно 7.
Объединенные дисковые кэши
Еще одно применение MERGE — это когда вы хотите, чтобы оба типа возвращаемых значений хранились в одном файле на диске; это избавляет вас от необходимости иметь дело с двумя дисковыми файлами вместо одного. Вы можете использовать функцию нормализатора, чтобы разделить два набора возвращаемых значений. Например:
tie my %cache => ‘MLDBM’, ‘DB_File’, $filename, . ; memoize ‘myfunc’, NORMALIZER => ‘n’, SCALAR_CACHE => [HASH => %cache], LIST_CACHE => ‘MERGE’, ; sub n < my $context = wantarray() ? ‘L’ : ‘S’; # . теперь вычисляем хэш-ключ из аргументов . $hashkey = «$context:$hashkey»; >
Эта функция нормализатора будет сохранять возвращаемые значения скалярного контекста в файле на диске под ключами, начинающимися с S: , и перечислять возвращаемые значения контекста под ключами, начинающимися с L: .
Источник: runebook.dev
Портал «Здоровье Петербуржца» оказался недоступен из-за сбоев
Портал «Здоровье Петербуржца» работает с перебоями из-за масштабного технического сбоя. Об этом сообщила пресс-служба городского сервиса.
Масштабный сбой произошёл в городском центре обработки данных. Специалисты из комитета по информатизации уже работают над устранением неполадок. Однако в ближайшее время записаться к врачу онлайн может быть затруднительно.
Отметим, что проблемы в работе наблюдаются и в сервисах МФЦ, «Госуслуг» и даже платной парковки. Штрафовать автомобилистов за неуплату парковки временно не будут.
Источник: 78.ru
Все ароматы бренда Memoize
Отзывы о парфюмерии Memoize — самая большая коллекция отзывов об ароматах Memoize в парфюмерной энциклопедии Scenty.ru Читайте описание ароматов бренда Memoize, узнайте парфюмерные ноты, смотрите фото и видео духов, а также читайте все отзывы покупателей
Отображены все 8 результатов
Memoize Avaritia Memoize
Memoize Black Avaritia Memoize
Memoize Era Memoize
Memoize Gula Memoize
Memoize Invidia Memoize
Memoize Luxuria Memoize
Memoize Superbia Memoize
Memoize Tristitia Memoize
Энциклопедия ароматов — мужская и женская парфюмерия с отзывами на каждый аромат с доставкой по Москве, Санкт-Петербургу и России.
Читайте отзывы о женских и мужских духах — №1 коллекция парфюмерных отзывов на русском языке. Описание ароматов, ноты, отзывы о новинках, раритетах и популярных ароматах на Scenty.ru.
Новинки
Оценка 3.89 из 5
ТОП-ароматов
Оценка 3.75 из 5
Оценка 4.00 из 5
Оценка 3.83 из 5
Последние покупки
Источник: scenty.ru