这段代码提交之后为什么会报内存超限：for x in range(1, n + 1): if bin(x)[2:] not in s: return False return True

这段代码可能会导致内存超限的原因是，当输入的数 n 较大时，需要判断的二进制字符串的数量也会相应增加，而将这些字符串存储在一个列表或集合中，需要占用大量的内存空间。

如果需要判断的二进制字符串数量很大，可以考虑使用生成器表达式，逐个生成并判断二进制字符串，而不是一次性将所有字符串存储在列表或集合中。这样可以有效减小内存占用。

修改后的代码如下：

def is_all_bin_strings(n):
    s = set(bin(x)[2:] for x in range(1, n + 1))
    for i in range(1, n + 1):
        if bin(i)[2:] not in s:
            return False
    return True

在这里，我们使用了一个生成器表达式来创建一个集合，该集合包含从 1 到 n 的所有二进制字符串。然后，我们使用一个循环逐个判断每个数的二进制字符串是否在集合中出现过，这样就避免了一次性将所有字符串存储在列表或集合中。

相关问题

上述代码内存超限，再修改一下

### 回答1：
好的，那我们尝试使用动态规划来优化一下代码，减少空间复杂度：

def max_value(n, w, weights, values):
    dp = [0] * (w + 1)
    for i in range(n):
        for j in range(w, weights[i] - 1, -1):
            dp[j] = max(dp[j], dp[j - weights[i]] + values[i])
    return dp[w]

这里我们使用一维数组 `dp` 来保存当前背包容量下所能达到的最大价值。由于每个物品只能使用一次，所以我们要倒序遍历背包容量，以避免重复使用同一件物品。

这个算法的时间复杂度为 $O(nw)$，空间复杂度为 $O(w)$，可以通过本题。

### 回答2：
上述代码内存超限的原因可能是因为代码中使用了过多的内存，或者是因为代码算法的复杂度太高。为了解决这个问题，可以尝试进行如下的修改。

1. 减少内存使用：可以检查代码中是否存在不必要的变量或数据结构的创建和存储，尽量减少内存占用。

2. 优化算法复杂度：检查代码中的循环、递归等操作，尽量避免不必要的操作，通过优化算法复杂度来减少内存使用。

3. 分块处理：对于大数据集的处理，可以将数据分块读取和处理，以减少一次性读取和存储大量数据所造成的内存压力。

4. 数据压缩：对于大型数据集，可以考虑使用数据压缩的技术，将数据以压缩格式存储，减少内存使用。

5. 垃圾回收机制：针对代码中产生的大量临时变量或不再使用的变量，可以使用垃圾回收机制及时释放内存资源。

总之，解决代码内存超限问题的核心思路是减少内存使用和优化算法复杂度。通过对代码的优化和调整，可以更有效地利用内存资源，避免内存超限的问题。

内存超限java,clickhouse执行查询内存超出限制问题：Memory limit (total) exceeded

这个问题通常是由于查询需要的内存超出了ClickHouse的可用内存限制导致的。有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 增加ClickHouse服务器的可用内存：可以通过添加更多的物理内存或增加虚拟内存的方式来实现。

2. 优化查询：尝试优化查询以减少内存使用量，例如使用更小的数据类型、减少JOIN操作等。

3. 增加MaxMemoryUsage参数：可以尝试通过增加MaxMemoryUsage参数来增加内存使用量限制。例如，在执行查询时，可以将MaxMemoryUsage设置为更高的值，例如1GB或2GB。

4. 使用分布式查询：如果ClickHouse集群中有多个节点，则可以尝试使用分布式查询来分散内存使用量。

无论采取哪种方法，都需要先确定导致内存超出限制的原因。可以使用ClickHouse的系统监视工具来检查内存使用情况，并找到导致内存超限的查询。