优化上一段代码
时间: 2023-08-11 20:24:20 浏览: 58
这段代码的目的是计算从1到53的每个数需要多少个25、20、10、5、1的硬币才能凑出来,可以使用动态规划的思想来优化代码,避免重复计算。
具体来说,可以用一个长度为54的数组`num`来记录每个数需要的硬币数量,初始时`num[0]`为0,其余元素为无穷大。然后遍历硬币面值,对于每个面值,遍历所有大于等于该面值的数,对于每个数,将其减去该面值得到一个新的数,如果该新数需要的硬币数量加上当前面值比当前数需要的硬币数量更少,则更新当前数对应的硬币数量。
下面是优化后的代码:
```python
import numpy as np
coin = np.array([25, 20, 10, 5, 1])
num = np.full(54, np.inf)
num[0] = 0
for c in coin:
for i in range(c, 54):
new_num = num[i - c] + 1
if new_num < num[i]:
num[i] = new_num
print(num[1:])
```
这段代码的时间复杂度为$O(nm)$,其中$n$为数的个数,$m$为硬币面值的个数。
相关问题
java 代码 canal同步到clickhouse 优化上一段代码,字段类型映射
好的,我理解您的问题了。首先,您需要在 Canal 中配置相应的数据类型映射,以确保数据在传输到 ClickHouse 之前正确地转换为 ClickHouse 数据类型。这是一种保险措施,可以避免数据类型不一致导致的错误。
接下来,您可以尝试使用批处理操作来优化同步速度。批处理操作可以将多个数据行一次性传输到 ClickHouse,从而减少了网络交互和数据传输的开销。您可以使用 ClickHouse 提供的 JDBC 批处理功能来实现这一点。
此外,您还可以尝试使用 ClickHouse 分区表来优化同步速度。分区表可以将数据按照特定的规则分成多个分区,从而提高查询和插入的效率。您可以根据数据的时间戳或者其他条件来进行分区。
最后,您可以考虑使用 ClickHouse 提供的高可用性功能来保证数据同步的可靠性。例如,您可以使用 ClickHouse 集群来实现数据的备份和故障转移,从而保证数据不会丢失或者受到破坏。
以上是一些优化同步速度的建议,希望对您有所帮助。如果您有其他问题,请随时提出,我会尽力回答。
java 代码 canal同步到rabittmq到clickhouse 优化上一段代码,字段类型映射
好的,我理解您的问题了。首先,您需要在 Canal 中配置相应的数据类型映射,以确保数据在传输到 RabbitMQ 之前正确地转换为 RabbitMQ 数据类型。这是一种保险措施,可以避免数据类型不一致导致的错误。
接下来,您可以尝试使用批处理操作来优化同步速度。批处理操作可以将多个数据行一次性传输到 RabbitMQ,从而减少了网络交互和数据传输的开销。您可以使用 RabbitMQ 提供的批处理功能来实现这一点。
然后,您需要在 RabbitMQ 中配置相应的 Exchange 和 Queue,以确保数据能够正确地路由到 ClickHouse。您可以使用 RabbitMQ 提供的管理界面或者 API 来创建 Exchange 和 Queue。
最后,您可以使用 ClickHouse 提供的 JDBC 连接器来从 RabbitMQ 中读取数据,并将其插入到 ClickHouse 中。您可以使用 ClickHouse 提供的批处理功能和分区表来优化插入速度。
需要注意的是,这种架构可能会增加系统的复杂性和维护成本。如果您的数据量不是非常大,或者您的数据同步需求不是非常复杂,那么直接使用 Canal 将数据同步到 ClickHouse 可能更加简单和直接。
以上是一些优化同步速度的建议,希望对您有所帮助。如果您有其他问题,请随时提出,我会尽力回答。
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