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问题描述:
如果我们需要做一个这样的程序,当用户输入”hello”时,我调用hello函数,当用户输入”hey”时,我调用hey函数,像这样的对应关系,用户可能会有数千种输入,每种输入对应一个我需要调用的函数。

一般的方法,肯定是这样,在程序处理流程中,这样写:

[cpp] view plain copy
if (0 == strcmp(strInput, “hello”))
{
hello();
}
else if (0 == strcmp(strInput, “hey”))
{
hey();
}
else if
{
…..

这样的程序分支,写下来就是不断地重复,等你需要添加新的函数时,不得不在一个已经写得很长的函数里面不断地加else if,而且不能支持处理函数的动态添加,比如我突然觉得“hello”的输入要交给hey()函数来处理了,那我只能在编译期修改它,不能在程序运行之后再修改。
现在有一个好办法,我们可以使用函数指针来处理这些处理函数的对应关系,下面举一个例子

[cpp] view plain copy

include

include

基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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