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本效率指南无法真正教会您如何编写高效的代码。它可以给你一些关于避免什么和使用什么的指针，以及对如何实现特定语言特征的一些理解。本指南不包含有关以任何语言工作的优化的一般提示，例如将常见计算移出循环。
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(*std::any_cast(&operand)) 3%29static_cast<ValueType>(std::move(*std::any_cast(&operand)))... 4-
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- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide2. The Seven Myths of Erlang Performance
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这可能与代码如下所示有关，这是扭转列表效率最低的方式： DONOT naive_reverse([H|T])->naive_reverse(T)++[H];naive_reverse([])->[].
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- Erlang指南：效率指南 | Guide: Efficiency guide4.构造和匹配二进制文件 | 4. Constructing and Matching Binaries
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由于R11B中高效的代码在R12B中可能效率不高，反之亦然，因此本效率指南的早期版本包含有关R11B中二进制处理的一些信息。
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是否可以使用另一个内部数据表示来提高效率？ 这些问题并非总是琐碎的回答。可能需要一些基准来支持你的理论，并避免在你的理论错误的情况下使事情变慢。
- Python数据类型 | Data Typesheapq
heapq
联合行动的运行效率比heappush()单独呼叫后的效率要高heappop()。 2.6版本中的新功能。 heapq.heapify(x) 在线性时间内将列表x转换为堆。
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