たった1人から始める社内テストコード文化
# -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import absolute_import, unicode_literals # テストする関数 def add(a, b): return a + b # テストコード 関数名はtest_ から始めるのがpytestでのお作法 def test_add(): assert add(1, 1) == 2 assert add(1, 2) != 2 >>> $ py.test ../tests/test_add.py =============================================================================== test session starts ================================================
Cache-Oblivious データ構造入門 @DSIRNLP#5
9. なぜ B-Tree の方が良いか？ 大事な前提（若干雑） 1. ディスクの読み込み時間 >> 計算時間 2. ディスクである箇所を読み込むと周辺も含 めてそこそこ大きく読まれる 前提より • ディスクを読み込む回数だけを考える – 普段の議論：「O(ほげ) 時間」 – 今回の議論：「ディスクI/O 𝑂(ほげ) 回」 • 一度に読み込まれるサイズを 𝐵 とおく Cache-Oblivious データ構造入門 (@iwiwi) 10 10. データの探索にかかる I/O 回数 二分探索木 • 𝑂 log 𝑛 回 一回の I/O で 2 分岐 B-Tree • 𝑂 log 𝐵 𝑛 回 一回の I/O で Θ(𝐵) 分岐！ ↑ノードのサイズをブロックサイズ 𝐵に合わせる B-Tree のほうが log 𝐵 倍ぐらい早い これは平気で 10 倍とかになるので大違い！ Cac
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