kevinyoung

我来给个方案，在目录的 Makefile 里面添上这么一句：

clean:
rm -f *.pdf *.out *.toc *.aux *.log *.nav *.snm *.bbl *.blg *.dvi *.bcf *.xml

每次提交之前都来个 make clean ，这样生成的东西就都没了，目录下面干干净净的只剩文本了

以前主要是趴桌子上看书学习，这两年打字也比较多，久了不是肩膀酸就是胳臂酸

从去年开始规律的去健身房，主要练上肢的力量，虽然暂时块头还没出来，但明显力量强了以后工作久了也不难受

所以如果 lz 减少干活的时间比较困难的话不如考虑抽时间出来锻炼力量吧，其实很多的劳损性酸疼归根到底还是肌肉力量不够

个人感觉买人体工学设备有帮助但不治本，炼体是最好的选择

@moro 刚试了下杀掉最吃资源的那个 helper 进程，结果其中一个页面的标签挂了...

之前也有类似的问题，然后莫名其妙的就好了...

现在是 10.11.3 ，要不 lz 再升下级试试？

@yanyuechuixue 你的意思是你的数组是用来存放字符串的元组的是把？

抱歉我一开始意会错了， numpy 虽然也可以处理字符串但并没有什么明显的优势， numpy 适合那种数据量比较大并且都是数字的情况。

我又看了一下你这个问题，如果只是单纯的读写的话，直接用 python 的 list ，然后前面大家提到的用 pickle 或者 json 做序列化都是可以的。

不过我觉得你可能把问题复杂化了，不如你把你要算的具体东西贴上来？不是代码，而是具体的问题，这样大家可以针对你的问题更具体的给一些建议。

用 numpy ，话说数学计算怎么能离得开 numpy 呢

import numpy as np
two_d_list = [[1, 2], [3, 4]]
numpy_list = np.asarray(two_d_list)
print numpy_list.shape # 应该是(2, 2) ，也就是所谓的 2*2 的数组
savetxt("./my_list.txt", numpy_list) # 这样就以文本的形式把刚才的数组保存下来了

reloaded_list = loadtxt("./my_list.txt") # 又回来了

我自己在做一些计算的时候数据一般是在循环体里循环一次出一个，所以先放进嵌套的 Python 的 list 里面，然后用 np.asarray()转化成 ndarray ，然后再做处理就非常简单了，存取只是其中一个方面，而且只要对齐，任何尺寸的都是可以的。

@wuzhizhan 我不是贵校的，但当时过去看见好多人在扎扎实实的写一些很基础的东西感觉真是很不错

@zoudm 这就是个问题怎么描述的事情，按照 @songkaiape 的说法就是每次从头开始枪毙，是 64 ，按照你的说的最后一个不直接跳过去那就是 73

@bdbai 我觉得递归最大的好处是有些问题用递归的语言描述非常简洁，比如快排比如对树进行操作，但这并不总是成立的

回到 python ， python 虽然能递归，但并不会自动做尾递归优化，所以递归算这种东西可能会爆栈，另外函数调用也会造成额外的时间开销，直观的看同样作用的 python 代码，循环的就是比递归的快。所以写 python 的话其实不推荐写递归，而是想办法写成循环好一些

其他的语言另说，比如 Haskell 根本没有循环只能写递归，或者有些语言递归优化的好也可以。