复杂性是指计算问题的难度或复杂程度。在计算机科学中,常数指的是算法的时间复杂度中与输入规模无关的常数项。常数项通常表示算法的固定开销,不随输入规模的增加而变化。
常数项不重要的原因有以下几点:
总结起来,常数项不重要是因为在大规模问题中,常数项对整体性能的影响较小,而算法的渐进增长率更能反映算法的效率和可扩展性。因此,在算法设计和分析中,更重要的是关注算法的渐进复杂性,而不是过于关注常数项。
追求成绩是浪费时间 没有哪个网站能获得理想的成绩,实际上几乎是不可能达到的,而且由于它与速度无关,为什么还要麻烦?
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为什么上到老板,下到技术人员本身都会产生【技术不重要论】,比如在座的是不是都有(或者曾经有)这些想法: “技术是不重要的(这才是私底下真实的想法,别看在公开场合说的是哈)”,“技术难以形成壁垒”,“有钱叫几个程序员就搞出来了...那么是什么让我们觉得,尤其是在软件行业,技术不重要呢? 如果我说是【开源】 你信么? 一个工业产品要普惠,成本是最重要的。比如汽车,如果无法降低成本,就难以进入千家万户。...这也是【技术不重要论】的主要来源。所以也怪不得工程师和老板都有这个想法。 但这都是在大量软件免费的情况下。如果我们把这些免费的软件都进行收费,恐怕没有几个公司能玩的起了。
昨天,在启发俱乐部上,张江老师给我们上了一堂复杂科学的直播课。内容很多。我今天就分享复杂科学里的一个核心观点:涌现。 所谓的涌现简单理解就是整体大个体之和。...复杂科学对我的启发有两个: 一、在一个由简单规则组成的复杂系统里,按系统规则办事效率最高。在规则内不要跟你群体较劲,这样才能发挥出群体的智慧,让整个系统更加智能。
既然如此,那为什么要解决的问题越复杂,工具就不得不复杂? 原因有三个。 第一个是类库和语言语意 诸如C++中的初始化和赋值,在许多的语言中几乎都没有什么区别,比如C。...那为什么在C++中却如此重要呢? C++允许变量“拥有”一定的资源,如果值改变,就必须放弃这些资源。 当我们在编写那些要处理分配在别处的数据结构的类时,差异就变得十分重要。...第三个原因是复杂度的守恒 计算机系统复杂且具有阶段性,如果忽略了这种复杂性,不仅不能消除复杂性,还要付出一定的代价。...在解决这个问题时,我们可以选择处理掉或者忽略掉复杂性。 如果决定要处理,那么就需要通过确保最精准的可能答案来完成这一点。 如果忽略复杂性,那么复杂性就会转移到其它地方。...还有一些语言则是把复杂性直接扔给用户。(如果用户可能不管行,就赢得了博弈,这就是为什么那么多不完善的软件产品在尚不完善时就交付了)。
"xxx",2)//取前两个字符 string_view p="xxx"sv; //string 类有的api string_view都有 string_view的substr方法是o(k),k为常数
但也有不少开发者抱怨Kubernetes太复杂了。 近日,在国外知名的技术论坛网站Hacker News上,就有一位用户对Kubernetes为什么这么复杂做出了自己的见解。...为什么Kubernetes这么复杂? Kubernetes相比其他系统来说,确实要更大,更复杂。相信不少人在使用它的过程中都曾试图了解它为什么这样。该用户也是这样,并将自己的理解写了出来。...它指出了Kubernetes为什么非常灵活。Kubernetes希望自己能拥有普遍性并获得更强大的功能,它能够在任何类型的硬件或虚拟机实例上部署任何类型的应用程序。...做到这一点确实会搭建出一个强大的系统,但缺点就是它会变得非常复杂。...很难区分“变化被接受”和“变化永远不会被接受”的区别 以上就是来自Hacker News的博主分享的他对Kubernetes为什么这么复杂的看法。
而 ElasticSearch 因其特性,十分适合进行复杂条件查询,是业界主流的复杂条件查询场景解决方案,广泛应用于订单和日志查询等场景。...下面我们就一起来看一下,为什么 ElasticSearch 适合进行复杂条件查询。...不过只看定义,我是有点迷惑,这不是和 MySQL 的非主键索引类似嘛,为什么要叫它“倒排”呢?这个问题我目前也为搞清楚,可能要等到后续了解了其具体实现才能理解。...我们可以先来讲一下单纯数组或 bitset 数据结构为什么并不使用。...后记 至此,我们也算了解了 ElasticSearch 为什么比 MySQL 更适合复杂条件查询,但是有好就有弊,因为为了查询做了这么多的准备工作,ElasticSearch 的插入速度就会慢于 MySQL
其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要,写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响,常数部分则忽略,同样的,如果不同时间复杂度的倍数关系为常数,那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度...现在来看看为什么底数具体为多少不重要? 读者只需要掌握(依稀记得)中学数学知识就够了。 ? 假设有底数为2和3的两个对数函数,如上图。...当X取N(数据规模)时,求所对应的时间复杂度得比值,即对数函数对应的y值,用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。...比值为log2 N / log3 N,运用换底公式后得:(lnN/ln2) / (lnN/ln3) = ln3 / ln2,ln为自然对数,显然这三个常数,与变量N无关。...用文字表述:算法时间复杂度为log(n)时,不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数,不会随着底数的不同而不同,因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度,当作是同一类复杂度处理,即抽象成一类问题。
Hashmap是java里面一种类字典式数据结构类,能达到O(1)级别的查询复杂度,那么到底是什么保证了这一特性呢,这个就要从hashmap的底层存储结构说起,下来看一张图: 上面就是hashmap的底层存储示意图...通过上面的描述,我们可以知道,根据键值找到哈希桶的位置时间复杂度为O(1),使用的就是数组的高效查询。但是仅仅有这个是无法满足整个hashmap查询时间复杂度为O(1)的。...那么每个哈希桶的数据量不会超过8个,这样当定位到某个哈希桶时,在该哈希桶继续查找也可以在O(1)时间内完成,下面看一种极端情况,所有的数据都在同一个桶里面(这种情况只在所有键值hash值相同的情况下,这种情况下查询的时间复杂度为...0.00000006 大于8: <千万分之1 通过上面的统计来看,hashmap的键值正常(不同对象的hash值不同的情况),哈希桶数量超过8个概率低于千万分之一,所以我们通常认为hashmap的查询时间复杂度为
其原因有两条:一是看似简单的数学公式可以生成十分复杂的图像图形,二是看似十分复杂的图像图形可以由简单的数学公式实现。 显然这两句话是一个意思,也并没有什么营养。...至于为什么设置12.9898和43758.5453123这两个常数值,我也不知道呀!大神的思维不是我等凡人所能理解的,我只知道如果设置了其他数,生成的数值可能就不够随机了。 2 二维三维......
在我看来,前端还是原来的前端,虽然有些关变换,但不应该像现在一样复杂。 ? 框架太多了,新技术太多了 我们总是迷失在各种技术了,总是迷失在新技术带了的各种概念里。...我们不能迷失在各种新技术里,主要我们就会把简单的问题度复杂化了,会把我们的前端变的很复杂。 我们还在抱着过时的准则当圣经 曾几时雅虎的前端优化准则成为了标准。...以前压缩也是因为网速慢,现在除了核心的压缩以外,一般的我觉得根本没必要压缩了,压缩了调试还麻烦,还有一堆配置,增加项目复杂度,压缩真的有必有吗?...有时候我发现身边的一些人,代码那些怪异的写法,他自己根本也不知道为什么那么写,只是单纯的觉得那样写看起来水平高而已,仅仅如此而已。
提起CORS,大部分的文章都在写什么是简单请求、什么是复杂请求,复杂请求预检的流程又是怎样。 但如果问你: CORS为什么要带上源,这是为了保障当前站点的安全还是目的服务器的安全?...为什么区分简单请求和复杂请求,只对复杂请求做预检? 这篇文章会围绕CORS是如何保障安全的的,讲清这几个问题。读完可以对CORS知其然,并知其所以然。...为什么要带上源 CORS给开发带来了便利,同时也带来了安全隐患——CSRF攻击。 它的基本流程如下: 用户登录受害网站,把获取的身份凭证保存在浏览器的cookie中。...为什么只对复杂请求做预检 上文提到,划分简单请求和复杂请求的依据是“是否产生副作用”。...对于简单请求,浏览器只会在请求头加上一个origin字段标识请求来源;对于非简单请求,浏览器会先发出一个预检请求,获得肯定回答后才会发送真正的请求,下面会讲清楚为什么这么做。
MySQL InnoDB 的实现非常复杂,本文只是总结了一些皮毛,希望以后能够研究的更加深入些。 1、InnoDB 架构 ?...buffer(s) Hash table size 34673, node heap has 0 buffer(s) Adaptive Hash Index 自适应哈希索引(AHI)查询非常快,一般时间复杂度为
if-else增加了代码复杂度 文章发布后,有很大一部分读者认为只用设计模式会增加代码阅读性,还是会觉得if-else好,就算if写得再复杂,也要使用if-else。...其实规则引擎很强大,可以有更复杂的用途,我这里使用规则引擎其实和策略模式差不多,有人会考虑第三方API有风险,这个就需要团队判断了。...关于对复杂的if-else可能产生的问题,大家可以看看这篇文章文章: “[面对复杂业务,if-else coder 如何升级?...有的代码 if-else 不仅个数多,而且 if-else 之间嵌套的很深,也很复杂,导致代码可读性很差,自然也就难以维护。...关于减少复杂if-else的方法,推荐大家看看这些文章: “[if-else语句太多了?
为什么我写了返回类型,VSCode还是提示返回值是any类型?泛型好复杂,什么时候要用泛型?接口类型定义要写在哪? 来,我们掰开揉碎一点点讲。 TS是谁写给谁看/用的?...{ return name.length } 复制代码 那么作为使用者, 你会很清晰的通过VSCode的提示了解到该函数的参数和返回值信息: image.png 而不需要去看源码,要知道,一些复杂的方法...image.png 类型推论只适用于一些简单的类型,复杂的情况还是需要手动定义。可以通过VSCode的提示检测是否正确推断了类型。...其实TS没有想象的那么复杂,TS的初衷是在帮助开发者,服务开发者,要享受TS带来的便捷和快感。
参考链接: C++ log2() C++ 中log是以e为底的 log10 是以10为底的 现在来看看为什么底数具体为多少不重要? 读者只需要掌握(依稀记得)中学数学知识就够了。 ...当X取N(数据规模)时,求所对应的时间复杂度得比值,即对数函数对应的y值,用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。...比值为log2 N / log3 N,运用换底公式后得:(lnN/ln2) / (lnN/ln3) = ln3 / ln2,ln为自然对数,显然这三个常数,与变量N无关。...用文字表述:算法时间复杂度为log(n)时,不同底数对应的时间复杂度的倍数关系为常数,不会随着底数的不同而不同,因此可以将不同底数的对数函数所代表的时间复杂度,当作是同一类复杂度处理,即抽象成一类问题。...排序算法中有一个叫做“归并排序”或者“合并排序”的算法,它用到的就是分而治之的思想,而它的时间复杂度就是N*logN,此算法采用的是二分法,所以可以认为对应的对数函数底数为2,也有可能是三分法,底数为3
说到上传图片,大家肯定都特别熟悉,不管是从用例设计角度,还是安全性角度来看,都会对上传图片设计出覆盖率超全的有效用例。
2,示例 示例 : 输入: [1,2,1,3,2,5] 输出: [3,5] 注意: 结果输出的顺序并不重要,对于上面的例子, [5, 3] 也是正确答案。 你的算法应该具有线性时间复杂度。...你能否仅使用常数空间复杂度来实现?...3,题解思路 本题不使用常量数空间来做,基本满足题解的正确性,所以使用了键值对集合的hashMap来做了,不过空间复杂度比较高嘛 4,题解程序 import java.util.ArrayList;...return result; } } 5,题解程序图片版 6,总结 目前也说,使用键值对集合hashMap做的题也不少,可见键值对集合在我们的应用中使用的频率非常高,这也是为什么要去懂它的元音之一吧
二、时间复杂度的计算 表示方法 我们一般用“大O符号表示法”来表示时间复杂度:T(n) = O(f(n)) n是影响复杂度变化的因子,f(n)是复杂度具体的算法。...常见的时间复杂度量级 -常数阶O(1) -线性阶O(n) -对数阶O(logN) -线性对数阶O(nlogN) -平方阶O(n²) -立方阶O(n³) -K次方阶...常数阶O(1) int a = 1; int b = 2; int c = 3; 我们假定每执行一行代码所需要消耗的时间为1个时间单位,那么以上3行代码就消耗了3个时间单位。...这儿有个问题,为什么明明应该是O(log2n),却要写成O(logn)呢?...其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要,写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响,常数部分则忽略,同样的,如果不同时间复杂度的倍数关系为常数,那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度。
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