程序和算法的区别。算法是对问题解决的分步描述，程序则是采用某种编程语言实现的算法，同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言，能产生很多程序。
通常在运行一段代码之前，我们需要预测其需要的资源。虽然有时我们主要关心像内存、网络带宽或者计算机硬件这类资源，但是通常我们想度量的是计算时间。 接下来我们以插入排序算法为切入点一窥时间复杂度的计算方法。
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时间资源）。 到这里可能会产生一个疑问，计算时间与硬件资源强相关，不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢？ 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上，才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异，从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中，明确的定义了该模
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人，（现在谁还用电话簿！）可以从头开始翻页，直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做，而是从中间开始，因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
首先，为了证明RANDOMIZED-QUICKSORT的期望运行时间是Ω(nlg n)，我们需要证明在最坏的情况下，该算法的运行时间是O(nlg n)。然后，我们需要证明在最坏的情况下，算法的期望运行时间是Ω(nlg n)。
上面的代码是不是就实现了计算程序运行时间的目的，那么如果我想计算别的函数的运行时间是不是也要在函数内部加上start和endtime来计算时间的语句，是不是超级麻烦
算法是什么？ 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步： 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述，就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法，但目前我们属于初级阶段，先掌握一些简单有趣的算法，为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典（这里是真实的字典，不是Python的dict类型）中查找以O为拼音首字母的汉字，我会从字典的中间附近开始翻阅，因为我知道字母O在26个字母的中间附近，
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码！但如果你不明白其优缺点，这些实现将毫无用处 问题解决技巧 你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧 如果你喜欢开发电子游戏，可使用图算法编写跟踪用户的AI系统 你将学习使用K最近令算法编写推荐系统 有些问题在有限的时间内是不可解的！书中讨论NP完全问题的部分将告诉你，如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法 阅读本书，需要具备基本的代数知识。具体说，给定函数f(x)=x × 2，f(5)的
Python，作为一种动态类型的解释性语言，确实在执行速度上可能不如C这样的静态类型的编译语言。但是，通过一些技巧和策略，我们可以显著提升Python代码的性能。
装饰器是给现有的模块增添新的小功能，可以对原函数进行功能扩展，而且还不需要修改原函数的内容，也不需要修改原函数的调用。
可以看出，MIN-HEAPIFY和MAX-HEAPIFY的操作非常相似，唯一的区别在于交换的元素不同。因此，它们的运行时间也应该是相似的。
在STEP 7（TIA Portal）中，可以使用"RUNTIME"指令来测量S7-1200/1500 CPU中完整程序、单个块或命令序列的运行时间。使用"RT_INFO"指令，可以读取S7-1500 CPU中特定组织块、通信或用户程序运行时的统计信息。"RUNTIME"指令在"基本指令>程序控制指令>运行时控制"菜单下，"RT_INFO"指令在"扩展指令>诊断"菜单下，如下图1所示。
在Go语言中，使用二叉搜索树（BST）进行排序，然后通过中序遍历输出这些数的排序算法的性能分析主要取决于BST的性质。
当自动化测试的量特别大的时候，python性能就显得尤为重要。 往往高手和菜鸟的区别在性能上体现出来了。
springframework中的StopWatch类可以测量一个时间间隔的运行时间，也可以测量多个时间间隔的总运行时间。一般用来测量代码执行所用的时间或者计算性能数据，在优化代码性能上可以使用Stopwatch来测量时间。common.lang包里面也有这个工具，用法类似，但是不能任务名称，查看结果不方便。
我们都知道，一般情况下，一张图像在计算机中的存储格式是三个矩阵（RGB 格式），当然也有四个矩阵（RGBA 格式）或者一个矩阵（灰度图）的情形。然而，进行数据传输的过程中如果直接从发送方把数据原封不动的传给接收方会非常浪费传输带宽，传输时延也会随之增加。在不改变通信条件的情况下，要想减少带宽占用和传输时延，只能对数据进行压缩。稍微想一下，对图像的压缩不就是对矩阵的压缩吗？矩阵压缩有很多种方法，在这里我采用 k 阶奇异值分解方法。
Python 中的 timeit 模块可以用来测试一段代码的执行耗时，如一个变量赋值语句的执行时间，一个函数的运行时间等。
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
SQL统计主要包括按运行时间排序的SQL、按CPU时间排序的SQL、按用户I/O等待时间排序的SQL、按Gets排序的SQL、按读取排序的SQL、按物理读取排序的SQL、按执行排序的SQL、按解析调用排序的SQL、按共享内存排序的SQL、按版本计数排序的SQL、SQL文本的完整列表。
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中，我们分析了插入排序，知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b，最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的常
# 五、回顾查找问题(参见练习 2.1-3)，注意到，如果序列 A 已排好序，就可以将该序列的中点与v进行比较。根据比较的结果，原序列中有一半就可以不用再做进一步的考虑了。二分查找算法重复这个过程，每次都将序列剩余部分的规模减半。为二分查找写出迭代或递归的伪代码。证明:二分查找的最坏情况运行时间为 O(lgn)。
在数据量不大时，我们的程序只需要考虑能否实现功能。但随着用户量的增长以及随之而来的用户行为数据和各种业务数据的急剧增加，那些仅仅能满足功能的代码，就不得不再考虑它的运行效率。如果运行过于漫长，就算实现了功能，这样的程序在实际生产中也是不能用的，必须对程序算法进行分析，给出时间复杂度更低的改进算法。本文从初学者角度介绍算法分析的数学基础，以及如何使用大 $O$ 法分析程序或算法的时间复杂度和常用的分析法则。
针对没有实时需求的普通进程，Linux内核使用完全公平调度器（Completely Fair Scheduler，CFS）。普通进程的nice值（相对优先级，基准值是120）的取值范围是-20~19，值越小表示优先级越高，不同优先级的进程应该享受不同的待遇，优先级高的进程应该获得更多的处理器时间。为了兼顾进程优先级和公平性，完全公平调度算法引入了虚拟运行时间，如下。
为什么要进行算法分析？ 预测算法所需的资源 计算时间（CPU 消耗） 内存空间（RAM 消耗） 通信时间（带宽消耗） 预测算法的运行时间 在给定输入规模时，所执行的基本操作数量。 或者称为算法复杂度（Algorithm Complexity） 如何衡量算法复杂度？ 内存（Memory） 时间（Time） 指令的数量（Number of Steps） 特定操作的数量 磁盘访问数量 网络包数量 渐进复杂度（Asymptotic Complexity） 算法的运行时间与什么相关？ 取决于输入的数据。（例如：如果
增长量级 函数的增长量级 上一篇算法分析基础中，我们分析了插入排序，知道了其最好情况下的运行时间为T(n) = an + b，最差情况下的运行时间为T(n) = an2 + bn + c。表达式中的
要证明「一个算法的运行时间为θ(g(n))当且仅当其最坏情况运行时间为O(g(n))，且其最好情况运行时间为Ω(g(n))」，需要证明两个方向：
在分析和比较算法的性能时，时间复杂度是一项重要的指标。而大 O 符号表示法是用来描述算法时间复杂度的常见表示方法。本篇博客将为你介绍大 O 符号表示法的概念以及常见的时间复杂度分析，同时通过 Python 代码示例来演示它们的应用。
之前我写过一篇分析 O(1)调度算法 的文章：O(1)调度算法，而这篇主要分析 Linux 现在所使用的 完全公平调度算法。
上次学到了算法，也只是简单的介绍了一下，接下来我们将有关算法的小知识学完，哈哈哈。
我的indexOf实现在下面。在阅读说明之前，请阅读它，看看你是否可以确定其增长级别。
希尔排序是优化后的插入排序，又名玄学排序，因为希尔排序是不稳定的。希尔排序就是将一个数组分成间隔为h的子数组，并对这些子数组进行插入排序，通过不断地缩小h的值，从而满足插入排序适合的情形：数组基本有序，从而达到良好的性能。
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比如说：T(n)=3n+3, 当n非常大的时候常数3和n的系数3对函数结果的影响就很小了
long startTime=System.nanoTime();//获取开始时间
数据结构与算法，作为编程界从入门到劝退的王者，是很多初学者心中神圣而想侵犯的村花儿，化身舔狗，费尽心思，舔到最后，我命油我不油天。
测试方法 为了对Ignite做一个基本了解，做了一个性能测试，测试方法也比较简单主要是针对client模式，因为这种方法和使用redis的方式特别像。测试方法很简单主要是下面几点： 不作参数优化，默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端，然后自己的笔记本作客户端 按1，10，20，50，100，200线程进行测试 测试环境说明 服务器： [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.6.32-2
cProfile（语言编写的测试模块）是一个标准库内建的性能分析工具，可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间，从而找到程序的性能瓶颈，从而有针对性的进行性能优化。
Python有一个第三方库叫：potime，提供了一个简便的方法，我们一起来看看吧。
在上一篇博客 【Linux 内核】CFS 调度器 ② ( CFS 调度器 “ 权重 “ 概念 | CFS 调度器调度实例 | 计算进程 “ 实际运行时间 “ ) 中 , 计算了 进程 在 CPU 上的 " 实际运行时间 " , CPU 的总时间是 CPU 的调度区 大小 , 则 进程 在 CPU 上执行的进程 可获取到的 CPU 时间 计算公式如下 :
如果你需要首屏快的话，要用分页，其中requestAnimationFrame分页更为优秀，因为这个api会是系统调用的，刷新时机和屏幕刷新保持一致。setTimeout则不能保证一致。
第一种是以毫秒为单位计算的。 //伪代码 long startTime=System.currentTimeMillis(); //获取开始时间 doSomeThing(); //测试的代码段 long endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间 System.out.println( "程序运行时间： " +(end-start)+ "ms" ); //伪代码 long startTime=System.
在Java中使用线程池，可以用ThreadPoolExecutor的构造函数直接创建出线程池实例，如何使用参见之前的文章Java线程池构造参数详解。不过，在Executors类中，为我们提供了常用线程池的创建方法。接下来我们就来了解常用的四种：
在算法分析中，一个算法的运行时间是否线性依赖于其输入数据的大小。线性时间意味着算法的运行时间与输入数据的大小成正比。对于 SELECT 算法，如果我们将输入元素分为每组 5 个元素，那么该算法的运行时间是线性的，因为它在每组中执行相同的操作，而这些操作的数量与输入数据的大小成正比。
TREE-MINIMUM: 这个操作在二叉搜索树中找到最小元素的复杂度是 O(h)，其中 h 是树的高度。因为在二叉搜索树中，最小元素总是在最左边的叶子节点，我们可以通过递归向下搜索找到它。 TREE-SUCCESSOR: 这个操作找到给定节点的后继节点的复杂度也是 O(h)，因为后继节点总是在给定节点的右子树的最小节点。如果右子树为空，那么后继节点就是其父节点的右子节点。 现在，我们来考虑算法的总运行时间。首先，我们调用 TREE-MINIMUM 找到最小元素，这需要 O(h) 的时间。然后，我们需要对除最小元素外的其他 n-1 个节点调用 TREE-SUCCESSOR。由于每次调用 TREE-SUCCESSOR 都需要 O(h) 的时间，所以总共需要 O(h*(n-1)) 的时间。由于 h ≤ n（树的高度不会超过节点的数量），所以 h*(n-1) = O(n^2) ≤ O(n)，因此总运行时间为 O(n)。
一、Hugo插件 —— 打印方法运行时间 首先申明下，此Hugo非 彼Hugo（Hugo是由Go语言实现的静态网站生成器）。 Hugo插件作用 ： 能够计算并打印一个方法的输入参数和函数的运行时间 H
算法介绍从一个简单加法开始，现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序，那我可以这样写：
网络可靠性是衡量基础设施无中断运行时间长短的标准。可靠性通过几个不同的公式进行评估。
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