算法復(fù)雜度SEARCH AGGREGATION
回答:大家好，我們以java排序算法為例，來(lái)看看面試中常見(jiàn)的算法第一、基數(shù)排序算法該算法將數(shù)值按照個(gè)位數(shù)拆分進(jìn)行位數(shù)比較，具體代碼如下：第二、桶排序算法該算法將數(shù)值序列分成最大值+1個(gè)桶子，然后遞歸將數(shù)值塞進(jìn)對(duì)應(yīng)值的桶里，具體代碼如下：第三、計(jì)數(shù)排序算法該算法計(jì)算數(shù)值序列中每個(gè)數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，然后存放到單獨(dú)的數(shù)組中計(jì)數(shù)累加，具體代碼如下：第四、堆排序算法該算法將數(shù)值序列中最大值挑選出來(lái)，然后通過(guò)遞歸將剩...
molyzzx
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回答:軟件項(xiàng)目本身會(huì)有很多分類(lèi)。在IT傳統(tǒng)項(xiàng)目/內(nèi)部系統(tǒng)中，往往仍有很多項(xiàng)目采用復(fù)雜邏輯寫(xiě)入sql或存儲(chǔ)過(guò)程的做法。當(dāng)然并不代表這個(gè)做法是最佳的。還是先拋出結(jié)論。單單從技術(shù)角度講，是絕不應(yīng)該將復(fù)雜邏輯寫(xiě)入sql的。如果題主對(duì)原因不敢興趣，看到這里就可以了。下面我會(huì)簡(jiǎn)單解釋下這么做的一些原因。首先，先說(shuō)說(shuō)傳統(tǒng)IT服務(wù)類(lèi)項(xiàng)目。類(lèi)似，電信，政企，銀行，XXX管理系統(tǒng)，XXX運(yùn)維系統(tǒng)。這類(lèi)項(xiàng)目往往是國(guó)企，事業(yè)單...
levius
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回答:其實(shí)這兩個(gè)是沒(méi)有可比性的。首先Windows是混合內(nèi)核，Linux是宏內(nèi)核，二者的結(jié)構(gòu)都不一樣。而且Linux本身可以在內(nèi)核里集成大量驅(qū)動(dòng)，Windows內(nèi)核文件，也就是那個(gè)ntoskrnl.exe很小。當(dāng)然即使是ntoskrnl，這個(gè)代碼規(guī)模也并不小，網(wǎng)上有泄露的WIN2K/NT4的源碼，同時(shí)還有兼容Windows內(nèi)核API的開(kāi)源的ReactOS的源碼，可以看到即使是Windows的內(nèi)核，代碼規(guī)...
URLOS
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回答:商業(yè)智能BI 分析報(bào)表查詢(xún)慢，這是商業(yè)智能BI分析領(lǐng)域的一個(gè)常態(tài)。實(shí)際上，我們了解一下其中的原理，大概就能理解慢的原因，以及以后如何優(yōu)化的一個(gè)方向。數(shù)據(jù)可視化 - 派可數(shù)據(jù)商業(yè)智能BI可視化分析平臺(tái) 大部分的商業(yè)智能BI工具都是基于B/S 架構(gòu)的。B指的就是Browser 瀏覽器，S 指的就是 Server 服務(wù)器。每一次來(lái)自瀏覽器的點(diǎn)擊，都是通過(guò)HTTP協(xié)議像服務(wù)器發(fā)送一次 Request 請(qǐng)求...
X_AirDu
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...程序所產(chǎn)生的機(jī)器代碼的質(zhì)量 機(jī)器執(zhí)行指令的速度 時(shí)間復(fù)雜度分析 漸進(jìn)時(shí)間復(fù)雜度(asymptotic time complexity):若存在函數(shù)f(n)，使得當(dāng)n趨近于無(wú)窮大時(shí)，T(n)/f(n)的極限值為不等于零的常數(shù)，則稱(chēng)f(n)是T(n)的同量級(jí)函數(shù)。記作T(n)=O(f(n)...
...篇都是一些概念，但是你需要知道這些更有利于理解時(shí)間復(fù)雜度等一些概念是什么、怎么來(lái)的、為什么需要這個(gè)東西(what、where、why)。 1 - 算法 算法的定義是這樣的：解題方案的準(zhǔn)確而完善的描述，是一系列解決問(wèn)題的清晰指令...
...擇排序、插入排序放在一起比較，是因?yàn)樗鼈兊钠骄鶗r(shí)間復(fù)雜度都為 O(n2)。 請(qǐng)大家?guī)е鴨?wèn)題：為什么插入排序比冒泡排序更受歡迎 ？來(lái)閱讀下文。 2. 如何分析一個(gè)排序算法 復(fù)雜度分析是整個(gè)算法學(xué)習(xí)的精髓。 時(shí)間復(fù)雜度: 一...
...迎溝通交流~~~HTML5學(xué)堂（碼匠） 選擇排序法的效率 算法復(fù)雜度的基本概念 算法復(fù)雜度分為時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度（時(shí)間和空間是計(jì)算機(jī)最重要的資源，因此復(fù)雜度分為時(shí)間和空間）。時(shí)間復(fù)雜度：指執(zhí)行算法所需要的計(jì)算工...
...入、輸出 算法設(shè)計(jì)衡量 正確性、可讀性、健壯性, 時(shí)間復(fù)雜度, 空間復(fù)雜度 時(shí)間復(fù)雜度 運(yùn)行一段程序的計(jì)算工作量，時(shí)間復(fù)雜度即通常所說(shuō)的算法執(zhí)行所需要耗費(fèi)的時(shí)間，時(shí)間越短，算法越好。但是，一個(gè)算法的執(zhí)行時(shí)間往往...
...找一個(gè)平衡二叉樹(shù)最后一個(gè)節(jié)點(diǎn) Python實(shí)現(xiàn) 運(yùn)行時(shí)間(時(shí)間復(fù)雜度) 二分查找的運(yùn)行時(shí)間為對(duì)數(shù)時(shí)間（或log時(shí)間）。如果列表包含100個(gè)元素，最多要猜7次；如果列表包含40億個(gè)數(shù)字，最多需猜32次。即：?。驳模反畏?= 100 簡(jiǎn)單查找...
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...的節(jié)點(diǎn)不僅指向下一個(gè)節(jié)點(diǎn)，還指向前一個(gè)節(jié)點(diǎn)。 時(shí)間復(fù)雜度: 索引: O(n) 搜索: O(n) 插入: O(1) 移除: O(1) Stack 棧是元素的集合，其包含了兩個(gè)基本操作：push 操作可以用于將元素壓入棧，pop 操作可以將棧頂元素移除。 遵循后...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
張春雷
Steven
