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算法效率分析基础

,即:时间效率和空间效率。...时间效率也称为时间复杂度;空间效率也称为空间复杂度。在计算机技术发展的几十年中,空间资源变得不是非常重要了,因此在一般的算法分析中,讨论的主要是时间复杂度,当然空间复杂度的分析也是如此。...该定理说明了一个算法整体效率是由具有较大增长次数那部分决定的(效率差的那部分)。...下表给出了基本的效率类型。 ? 这里有道很有意思的题目,暂时留在这里,题目来自《算法设计与分析基础》。 ?...经验分析是对一些样本输入进行时间或者是操作次数的统计,做出他们的平均值,可以看做是平均效率。也可以使用语言本身提供的系统函数来计算程序执行的时间。

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    快速学会分析SQL执行效率(上)

    从开篇词我们了解到,本专栏首先会一起讨论一下 SQL 优化,而优化 SQL 的前提是能定位到慢 SQL 并对其进行分析,因此在专栏的开始,会跟大家分享如何定位慢查询和如何分析 SQl 执行效率。...如果确实有慢查询,又应该怎么去分析 SQL 执行效率呢?这一篇文章我们就来学习怎么找到慢查询和怎么分析 SQL 执行效率。...便于在测试环境及时发现一些效率低的 SQL。 甚至某些重要业务测试环境 long_query_time 可以设置为 0,以便记录所有语句。...2 使用 explain 分析慢查询 分析 SQL 执行效率是优化 SQL 的重要手段,通过上面讲的两种方法,定位到慢查询语句后,我们就要开始分析 SQL 执行效率了,子曾经曰过:“工欲善其事,必先利其器...这也是分析 SQL 时最常用的,也是作者最推荐的一种分析慢查询的方式。

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    汽车分析,随时间变化的燃油效率

    随着社会对可持续性和环境友好的关注不断增加,燃油效率成为汽车设计和制造中的一个关键议题。一辆车的燃油效率不仅关系到驾驶者的经济负担,还直接影响到环境的可持续性。...本文将深入分析汽车燃油效率,并着眼于这一指标随着时间的推移所经历的变化。通过揭示背后的技术创新、市场趋势以及制度变革,我们将追溯汽车燃油效率的发展历程,以期带领读者深入了解这个引人注目的领域。...简述 今天我们来分析一个汽车数据。 数据集由以下列组成: 名称:每辆汽车的唯一标识符。 MPG:燃油效率,以英里/加仑为单位。 气缸数:发动机中的气缸数。 排量:发动机排量,表示其大小或容量。...总的来看数据内容不是很多,分析起来还是很容易的。 目标 这个项目的主要目标是了解汽车的不同特性之间的关系,以及它们如何影响燃油效率(MPG -每加仑英里数)。...未来,随着新能源技术的不断涌现和社会对可持续发展的日益关注,汽车燃油效率将继续成为引领汽车产业前行的关键驱动力。希望通过本文的深度分析,读者能够对汽车燃油效率的演变有更清晰的认识

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    Java 8 Stream 数据流效率分析

    collection的迭代处理操作,使用 stream 编写可以十分简洁,如果使用传统的 collection 迭代操作,代码可能十分啰嗦,可读性也会比较糟糕; stream 和 iterator 迭代的效率比较...好了,上面 stream 的优点吹了那么多,stream 函数式的写法是很舒服,那么 steam 的效率到底怎样呢?...(for-loop) 比 stream(JDK8) 迭代性能要高,尤其在小数据量的情况下; 在多核情景下,对于大数据量的处理,parallel stream 可以有比 iterator 更高的迭代处理效率...; 我分别对一个随机数列 List (数量从 10 到 10000000)进行映射、过滤、排序、规约统计、字符串转化场景下,对使用 stream 和 iterator 实现的运行效率进行了统计 测试环境如下...iterator 外部迭代器处理速度快的,但是实际上这些处理任务本身运行时间都低于毫秒,这点效率的差距对普通业务几乎没有影响,反而 stream 可以使得代码更加简洁; 在大数据量(szie>10000

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    想提高数据分析工作效率?有技巧!

    我会分享一些提高效率和减少不必要的重复工作的方法。 备注:请别误会。我不是说迭代都不好。这篇文章的重点在于如何识别哪些迭代是必要的,哪些是不必要且需要避免的。 什么原因导致了数据分析中的重复工作?...不是每个数据科学家都乐于一边做一边增加变量并反复运行整个分析过程。 分析师和数据科学家会因为不健康迭代和丧失效率而深感挫败,缺乏成就感。那么让我们尽一切努力来避免它们吧。...这将不仅确保整个团队使用相同的代码,而且也使他们更有效率。 技巧6: 建中间数据集市 很多的时候,你会反复需要同一批信息。例如,你将在多个分析和报告中用到所有客户信用卡消费记录。...我觉得需要关注以下几点: 一是评估综合效率。一周有一两次效率特高,但综合效率或许不如一周都保持一个平稳的节奏。可以尝试用番茄钟这种时间管理工具来量化分析一下自己的情况; 二是调整生活习惯。...数据分析工作需要饱满的精力,影响精力的因素很多,比如暴饮暴食可能就会带来负面影响。 三是关注呼吸,如果我们高效率的时候身心舒畅,呼吸自然,那么这种状态是可持续的。

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    启用 AI 的视频分析如何提高机场运营效率

    我是来自西雅图塔科马国际机场的 tim turber,很高兴来到NVIDIA GTC分享我们在 Seatac 机场的一些故事,那是北美发展最快的机场之一,以及我们如何重新寻找使用人工智能和英伟达开发技术来提高机场运作效率...因此,除了使用视频分析监控登机口和登机口发生的活动类型外,我们还在寻找观察机场内车辆运动的方法,因此在机场,我们有各种道路是允许车辆对这些航班提供维护服务,或者其他活动,所以能够识别热点以提高机场的安全性非常重要...这就是我们试图进入的领域,我们有人工智能软件,它基本上可以使用现有摄像机的视频流,然后将其转化为可用于简化操作的结构化数据,以提高安全性或整体对机场的效率产生积极影响。...比如你期望这个时间点,餐车应该在飞机上, 您就可以直接知道而不是有人在某个时候询问该餐饮卡车在不在,但是很明显,通过建立这个数据库,您还可以对餐饮情况、加油情况,或我的航班的任何流程执行情况进行各种很酷的分析...所以第二个用例主要是围绕收集所有数据,然后你知道深入研究并找出某些飞机延误的原因,或找出不安全情况发生的原因,因为通常安全稽核只是偶尔发生,但一旦你有持续的安全稽核,你基本上可以调查所有这些情况并找到根本原因,进行根本原因分析以找出如何解决它

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    积水成渊——数据中心用水效率分析

    腾讯某数据中心用水项分析 腾讯某数据中心的制冷系统是国内少有的大型水冷系统,冷却水侧配有开式冷却塔和冷却水加药装置;末端是冷冻水型精密空调、AHU和高压微雾加湿设备;配电侧还有大型柴油发电机组。...腾讯某数据中心用水项比例分析 腾讯某数据中心用水情况,我们选取了夏季和冬季各一周的时间,分析各用水数据及所占比例,如下图所示: ?...数据中心电力使用效率有PUE作为衡量指标,那用水效率用什么来衡量呢?...METRIC》白皮书,其中引入一个新的名称WUE(Water usage effectiveness),即水使用效率。...总结 数据中心的可持续发展不仅仅有PUE这一项标准,还有WUE、CUE(carbon usage effectiveness)碳使用效率等等,未来可能还会有xUE(未知资源使用效率)。

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    缺陷定位 | 如何精准效率分析推测BUG定位(二)

    往期经典: 缺陷定位 | 测试发现了Bug,还要分析定位Bug?...(一) 我觉得BUG分析推理定位很有意思,很像侦破案件,根据用户提供的各种证据信息,分析推理,逐步尝试复原现场,最终还原案发现场,这是最高光的时刻,也是最荣耀的时刻,也是值得他人尊敬和敬佩的...BUG定位的效率度和准确度与其经验积累有着很大的关系,普通的新人复现BUG是需要花费大量时间的,而有着丰富的经验的人经历的BUG类型比较多,看到BUG表象,可以一眼大致辨识出BUG发生的原因,再根据辨识结果去尝试复现...,效率会非常高,如果辨识是错误的,再尝试二次辨识。...首先我们一般接到BUG,可以根据情况大致划分是前端问题还是后端问题,是数据问题还是业务逻辑问题,是系统兼容问题还是网络环境问题等,这样就可以更深层次推理复现了,不能是胡乱没有逻辑性的复现BUG,这样既是不效率的也是很难复现出问题的

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    优化开发效率:耗时分析利器Apache StopWatch

    StopWatch可以帮助开发人员精确地计时方法或代码块的执行时间,以便进行性能分析和优化。它提供了计时、暂停、继续、重置等功能,使我们能够更好地监控和控制代码的执行时间。...而StopWatch可以提供更加可读的耗时信息,包括毫秒、秒、分钟等单位,并可以格式化输出,方便开发人员理解和分析。 多段计时:StopWatch支持多段计时。...而StopWatch提供了分段计时的功能,可以记录不同阶段的耗时,帮助开发人员更细致地分析任务或方法的执行性能。 功能丰富:StopWatch提供了更多功能和控制选项。...Spring Boot与Apache StopWatch的结合应 功能 性能分析:借助Apache StopWatch,我们可以在Spring Boot应用程序中测量和监控关键代码块的执行时间。...通过将计时器的记录输出到日志中,我们可以在开发和生产环境中追踪和分析代码的执行时间。

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    可视化BI软件提升企业数据分析效率

    在BI软件问世之前,由于做数据分析可视化的时间较长、人力成本较高,企业一直处于忽视的状态。可视化BI软件的出现极大地提高了企业处理分析数据的效率。...以前很多企业(其实现在也有不少)做数据分析可视化时,需要从企业内的各个业务系统(如ERP、CRM、MES等等)中导出数据到Excel表格里,然后分别对各个业务数据做数据分析可视化操作。...使用像Python这样的语言进行数据分析可视化,对于非IT专业的人来说,学习成本相当高。...另外,这些高端方法可以解决大量数据的问题,但还存在许多不足:可视化结果是一个静态页面,没有动态数据交互;界面没有过滤器,无法筛选过滤;无法立即进行深入分析;最重要的是,在开发调试时效率很低。...能让不懂SQL/代码技术的小白快速上手,通过自助分析功能,简单的拖拽操作就可以完成可视化分析。与之前一行行调试Python程序的代码相比,效果差不多,但是效率提高了十倍以上!

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