我试图在不使用字典的情况下解决一系列Bellman值函数，因为我认为Numba不支持字典（例如参见Optimizing dict of set of tuple of ints with Numba?）。特别是，我的天真表示（下面）中的字典结构很有用，因为我需要对键和值执行操作。我应该使用哪些数据结构，或者我应该如何设置问题以便仍然可以使用Numba？
明确地说：我正在填写一组递归定义的值函数，它们用于在给定时间对各个“扇区”的“工作经验”进行建模。例如，如果有2个扇区且t = 3，则经验分配，即t = 3时的可能状态，是（3,0），（2,1），（1,2），（0， 3）。对于这些经验分配中的每一个，都有一些与之相关的价值。递归来自以下事实：在t = 2时，可以从t = 3处的“可达”状态的值递归地定义该值。例如，在t = 2时，（2,0）的值是t = 3，（3,0）和（2,1）处的两个值的函数，因为这些是通过添加的“可达”经验水平1，在任何一个部门都有经验。
如果我使用形式元组（时间，经验）的键定义字典，这是非常简单的代码，因为我可以“读取”体验（元组），找出“可达”键值是什么在下一个时期（通过为经验元组的每个值加1），调用相应的值，并使用递归关系计算当前时间的值。
但是，我不相信字典在Numba中工作，所以我应该使用什么样的数据结构，这仍然可以让我引入“关键”和“价值”？一般来说，问题对我来说太大了对于时间T，N个扇区的大小为N ^ T的二维数组。另外，对于我想要的“输出”，我想要完整的“字典”值，因为我可能会计算这个填充的字典一次，然后重新多次使用它的价值。