要确定代码的最糟糕时间复杂度，我们需要具体的代码片段。请提供相关的代码，这样我才能分析并给出准确的时间复杂度分析。
虽然最终都解决了问题，但是各个解决手段，也就是算法还是存在优劣之分的。 既然存在比较，那肯定就有一个标准供来参考，那么我们在评价一个算法的优劣时参考的标准是什么呢？...常见的时间复杂度量级 常数阶O(1) 对数阶O(logN) 线性阶O(n) 平方阶O(n^2) 立方阶O(n^3) K次方阶O(n^k) 指数阶(2^n) 这里仅介绍了以最坏情况下的频度作为时间复杂度，...而在某些实际场景中，还可以用最好情况下的频度和最坏情况下的频度的平均值来作为算法的时间复杂度。...我们一般情况下所说的时间复杂度和空间复杂度，都是最坏情况下的执行趋势，实际情况可能比预估的要好。...多数业务场景下，一个好的算法往往更注重的是时间复杂度的比较，而空间复杂度只要在一个合理的范围内就可以。 ~ ~ 本文完，感谢阅读！ ~ 学习有趣的知识，结识有趣的朋友，塑造有趣的灵魂！
文章转载自 OSCHINA 社区 [http://www.oschina.net] 某网友在 Hacker News 上发起了一个 “你见过的最糟糕的代码是什么？”...内容大意如下： Oracle 数据库 12.2，它有近 2500 万行 C 代码。 这有多恐怖，简直难以想象！你无法在不破坏成千上万个现有测试的情况下更改产品中的单行代码。...有时你需要理顺 20 个不同 flag 的值和效果来预测代码在不同情况下的行为方式。有时多达数百个 flag ！这一点也不夸张。 这个产品仍然存活并且仍然可用的唯一原因是数百万次的测试！...在2周到2个月之后，一切已就绪，代码将最终合并到主分支中。 以上就是对在 Oracle 修复 bug 的程序员日常生活的描述，一点也不夸张。现在想象一下开发新功能会有多么恐怖。...开发一个小功能需要6个月到1年的时间（如果是添加一种新的身份验证模式，比如支持 AD 身份验证，可能需要2年）。 这款产品本身就是一个奇迹！
通过DF的数据可以明确的看出，在任何置信度下，数据都不是稳定的。 3 处理时序数据变成稳定数据 数据不稳定的原因主要有以下两点： 趋势（trend）-数据随着时间变化。比如说升高或者降低。...这里强调一下，变换的序列需要满足大于0，小于0的数据不存在对数变换。...另外DFtest的结果显示，Statistic值原小于1%时的Critical value，所以在99%的置信度下，数据是稳定的。...4 时序数据的预测 在前面的分析可知，该序列具有明显的年周期与长期成分。 对于年周期成分我们使用窗口为12的移动平进行处理，对于长期趋势成分我们采用1阶差分来进行处理。...再次差分后的序列其自相关具有快速衰减的特点，t统计量在99%的置信水平下是显著的，这里我不再做详细说明。
本文将通过场景例子演示，来通俗易懂的讲解在复杂的业务逻辑下，如何以最简练的代码，最直观的编写事务代码。...分布式事务TransactionScope（不懂不要紧，文中会通过示例一和示例二简单讲解这是啥，为啥要用） 示例一和示例二，主要是来讲解 TransactionScope 是什么，为什么要用TransactionScope...上图的代码，我们主要是先看 商品入库操作 GoodsInventoryOperate 这个Dal方法，放图： ? 上面的这是一个Dal方法，事务写法很大众，很常规，代码没毛病。...【示例二】 好，现在，我们的业务要求要改一下，改成这样的： 勾选了一条商品，输入该条商品的入库数量，然后又勾选了一条原材料，输入该原材料的入库数量，最终点击入库按钮，要 产生 商品的入库记录和原材料的入库记录...基于自己的场景可以定制自己的TransactionExecute，本文着重指出利用委托来优化该情况下的编码思想，至于TransactionExecute，这里只是做个简单的科普，其中有更多可挖掘的地方，
大家都说深度神经网络能力很强，那么从函数注释生成函数代码，以及从函数代码总结函数注释这种最基础的代码任务到底能不能行？像 Python、Java 这样的通用高级语言，到底在代码生成上能达到什么水平？...上面 Seq2Seq 的过程就不再赘述了，它们采用的损失函数也是常规将所有时间步上的损失相加。...所以，现在最直观的思想是，我们希望两个注意力权重矩阵 A_xy 和 A_yx，它们之间对应的元素尽可能相等。...通过这些训练目标的约束，代码生成与总结才会真正地相辅相成。 真实的 GitHub 代码生成 这种最正统的代码生成与总结无疑是非常困难的，它远远不能像 UI 界面那样生成简易的代码。...也许借助卷积神经网络，UI 界面的代码生成已经能用于实际的界面设计，但是对于「更正统」的纯代码生成，目前的准确度还远远不能满足我们的要求。
为了表示代码在不同情况下的不同时间复杂度，我们需要引入三个概念：最好情况时间复杂度、最坏情况时间复杂度和平均情况时间复杂度。 最好情况时间复杂度就是，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...同理，最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...就像刚举的那个例子，如果数组中没有要查找的变量 x，我们需要把整个数组都遍历一遍才行，所以这种最糟糕情况下对应的时间复杂度就是最坏情况时间复杂度。...究竟是什么问题呢？我们刚讲的这 n+1 种情况，出现的概率并不是一样的。我带你具体分析一下。 我们知道，要查找的变量 x，要么在数组里，要么就不在数组里。...所以，根据加权平均的计算方法，我们求得的平均时间复杂度就是： ? image 至此为止，前面的最好、最坏、平均时间复杂度的计算，理解起来应该都没有问题。
时间状态 在你所有的应用里，最复杂的状态就是时间。当你操作的数据状态改变过程比较直观的时候，是很容易管理的。但是，如果状态随着时间因为响应事件而隐晦的变化，管理这些状态的难度将会成几何级增长。...所以，作为作者的你最好付出一些努力，或者只是留给阅读你代码的人一个难题，去弄清楚如果 A 在 B 之前完成，项目中状态是什么，还有相反的情况是什么？...为说明这一点，让我们先来看下一种有竞争状态（又称，时间复杂度）的糟糕情况，且必须手动去管理里面的状态： var customerId = 42; var customer; lookupCustomer...这些代码可以运行，但是他违背了可读性的原则。时间复杂度让这个代码变得难以阅读。...这里的 东西 和我们之前讨论过的时间复杂度类似。但我们不必去担心这些复杂性，无论是编码或者是读（更为重要）这些代码的时候，因为对我们来说，promise 所处理的就是时间复杂度上的问题。
在你有足够的信息能确定在哪优化、如何优化之前，就展开优化。 糟糕的原因 想要知道实践中的确切瓶颈很困难。试图在得到实验数据之前就实行优化，可能会提高代码复杂度，并引发难以察举的bug。...使用复杂的、未经证实的“启发式”算法替代出名的、数学上正确的算法。选择一种新的、未测试的web框架，当你处于早期阶段时，你的服务器大部分时间处于闲置状态，那这种框架理论上可以降低高负载下的请求延迟。...（讨论应是蓝色）” —— Richard Feynman, 《你在乎其他人的想法吗》 什么意思? 花大量时间来辩论和决定琐碎、太主观的问题的这种趋势。 糟糕的原因 这是在浪费时间。...看看下面的代码片段： Python 123 def create_main_window(): window = Window(600, 600) # etc... 这两个数字是什么？...无用类本身没有真正的责任，经常用来指示调用另一个类的方法或增加一层不必要的抽象层。 糟糕的原因 幽灵类增加了测试和维护时候的额外代码和复杂度，降低了代码可读性。
HashMap设计的思路以及一些重要概念 作者：HuYounger 博客：http://rkhcy.github.io/ 文章目录 概述 HashMap是什么 HashCode是什么 HashMap的时间复杂度...左右各有27个信箱，左边保安大哥存信的时候不做处理，想放哪个信箱就放哪个信箱，当员工去找信的时候，只好挨个信箱找，再挨个比对信箱里信封的名字，万一哥们脸黑，要找的放在最后一个信箱的最底下，悲剧…所以这种情况的时间复杂度为...3 HashMap的时间复杂度 通过上面信箱找信的例子来讨论下HashMap的时间复杂度，在使用hashCode之后可以直接定位到一个箱子，时间的耗费主要是在遍历链表上，理想的情况下(hash算法写得很完美...那么此时的时间复杂度为O(1)，那不理想的情况下(hash算法写得很糟糕)，比如上面信箱的例子，假设hash算法计算每个员工都返回同样的hashCode ?...小结 HashMap的时间复杂度取决于hash算法，优秀的hash算法可以让时间复杂度趋于常数O(1)，糟糕的hash算法可以让时间复杂度趋于O(N)。
1.最好、最坏情况时间复杂度 最好情况时间复杂度就是，在最理想的情况下，执行一段代码的时间复杂度。...最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行一段代码的时间复杂度。...正如上面的例子，若要找的这个元素不在这个列表中或者在最后的一个位置，则我们就需要把整个数组遍历一遍才行，所以这种最糟糕情况下对应的时间复杂度就是最坏情况复杂度。...2.平均情况时间复杂度 我们从上面的第一条中可以感知，最好情况时间复杂度和最坏情况时间复杂度对应的都是极端情况下的代码复杂度，发生的概率其实并不大。...我们就上面的例子分析一下平均情况下的时间复杂度，我们要查找的变量设为X,其在数组中的位置有n+1中情况：在数组的0~n-1位置中和不在数组中。
为了方便我们理解这段话，我们用上面的代码来分析一下，加强理解。...上面就是常用时间复杂度的案例，在时间复杂度分析中，你也许还听说过最好情况时间复杂度、最坏情况时间复杂度、平均情况时间复杂，那这些又是什么呢？先来看一段案例。...最好情况时间复杂度就是，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度。就像上面的示例，在最理想的情况下，要查找的变量x正好是数组的第一个元素，这个时候对应的时间复杂度就是最好情况时间复杂度 O(1)。...最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。...就像上面的示例，如果数组中没有要查找的变量x，需要把整个数组都遍历一遍才行，所以这种最糟糕 情况下对应的时间复杂度就是最坏情况时间复杂度 O(n)。
数量限制 上述查询的第二个有害方面是获取99999个对象。 无论这个对象是什么，取一吨它总是很耗时的。 ...然后，我们可以在任何有连接的地方使用该API： 现在我们完全阻止了上面的恶意查询！...查询成本分析 不幸的是，在正确的条件下仍然有可能压倒服务器：有一些特定于应用程序的查询既不太深也不要求太多的对象，但仍然非常耗时。 ...然后，我们查看了我们客户的所有查询，找出最耗时的一个，其中有500点复杂度。 为了给我们一点未来的余地，我们将最大复杂度设置为750。...运行上面的evilQuery，现在我们添加了graphql-cost-analysis，我收到一条错误消息，告诉我“GraphQL查询超过最大复杂度，请删除一些嵌套或字段，然后重试。
上面的解释可以很自然地转换为一个递归函数，如下所示： 代码一： /** * Definition for a binary tree node....left) } } 复杂度分析 时间复杂度：O(n)。因为我们遍历整个输入树一次，所以总的运行时间为 O(n)，其中 n 是树中结点的总数。 空间复杂度：递归调用的次数受树的高度限制。...在最糟糕的情况下，树是线性的，其高度为 O(n)。因此，在最糟糕的情况下，由栈上的递归调用造成的空间复杂度为 O(n)。 方案二：迭代 除了递归的方法外，我们也可以利用队列进行迭代。...left) } return true } } 复杂度分析 时间复杂度：O(n)。...因为我们遍历整个输入树一次，所以总的运行时间为 O(n)，其中 n 是树中结点的总数。 空间复杂度：搜索队列需要额外的空间。在最糟糕的情况下，我们不得不向队列中插入 O(n) 个结点。
不能构想出软件用途的开发者将写出糟糕的软件。什么是糟糕的软件呢？就是那些对人们没什么帮助的系统。 在对软件做出决策的时候，你应该牢记下面的指导原则：我们如何才能为人们提供帮助？...你将创建能够帮助用户的软件，并且你的软件将在很长一段时间内持续对用户提供帮助。 然而，如果你设计了一个糟糕的系统，你的软件生命周期将会很短。...只有当下面的任何一种情况成立，你才应该重新去发明「轮子」： 你需要一些还不存在的东西。 所有现有的「轮子」都太糟糕了，或者都无法满足你的需求。 现有的「轮子」没有得到适当的维护。...然而，如果你不小心犯了这些错误，并在考虑重写代码的话，那么你要知道的一件事是：重写代码通常是开发人员的错觉，在大多数情况下这并不是正确的解决方案。 为什么这是一种错觉？ 因为读代码比写代码难。...这就是为什么重用代码如此困难的原因，也是为什么当我们读到其他开发者写的代码时，我们的潜意识会悄悄告诉我们「把它扔掉，重新写」。 在很多情况下，你可能会考虑从头开始重写代码。
下面是一篇简短的文章，总体上鼓励在编程时应有清晰的哲学思维，而不是给予硬性规则。我并不希望你们能认可所有的东西，因为它们只是观点，观点会随着时间的变化而变化。...听起来很琐碎，但看看下面的两个表达式： np node[i] 第一个指向一个 node（节点），第二个计算为（可以说）同一个 node。但第二种形式是不太容易理解的表达式。...这里解释一下，因为我们必须要知道 node 是什么，i是什么，还要知道i和 node 与周围程序之间相关（可能不是很详细）的规则是什么。...如果代码需要靠注释来说明，那最好的方法是重写代码，以便能更容易地理解。这就把我们带到了复杂度。 复杂度 许多程序过于复杂，比需要有效解决的问题更加复杂。这是为什么呢？...规则 2：估量（measure） 在没有对代码做出估量之前不要优化速度，除非发现最耗时的那部分代码，要不也不要去做。 规则 3：当 n 很小时（通常也很小），花哨的算法运行很慢。
独立开发者进化路线 从大学毕业到工作，已经有十多年了，我的进化路线是：设计师，到产品经理，然后再到独立开发者~是学习的心态支撑着我的前进，每天吸取各种新知识，保持造一些“好玩”的小应用的冲劲。...：：我最近业余时间在捣腾一个手势识别+AR的小应用，捣腾过的应用非常多，比如AI+设计、AI漫画生成器、我的AI写手darksee.ai等等~ 一名产品经理具备的能力是什么？...四个提高信息架构能力的方法 01 阅读、学习 关于信息架构，有一本书推荐给大家，《信息架构：超越Web设计》，如果没看过，建议抽时间看一下。 信息架构我们可以怎么锻炼自己的这一项能力呢？...03 写代码 还有一种途径就是： 写代码。...写代码，最重要的是锻炼产品经理的信息架构能力，信息架构需要有很强的结构化思维，我们需要合理地分类信息，安排信息在页面里的优先级、排列方式、呈现形态等等； 简单点的程序语言，可以通过HTML语义化的标签，
数据结构与算法面试：基于比较的排序算法时间复杂度最坏情况下是 O(nlogn)，请问有没有更快的算法？...（提示：计数排序、基数排序） 简介：基于比较的排序算法时间复杂度最坏情况下是 O(nlogn)，请问有没有更快的算法？...（提示：计数排序、基数排序） 基数排序是一种时间复杂度O(nlogn)的排序算法，其中d是数组a中最大数字的位数。如果数字长度d较小，那么基数排序要比比较排序更快。...下面是使用C++实现基数排序的代码，并附带详细注释： #include #include using namespace std; void radix_sort...++i) { cout << a[i] << " "; } cout << endl; return 0; } 该算法借助"桶"和"计数"两种数据结构，实现了时间复杂度
在获得 PhD 学位后，我立志成为一名学者，但那时（大概是 2011 年）的就业市场真的非常糟糕。在上司的建议下，我申请了谷歌的职位。这是我申请的唯一一份业界工作，也是我在业界最感兴趣的工作。...编程 你要能写出函数式代码。而且理想情况下，你写的代码要可以立即编译或运行。语言不重要，但你要指定面试时想使用的语言。因此，要确保你非常了解自己选的这门语言。此外，伪代码不是一种语言。 1....链表是否有不同的类型？ 哈希：什么是哈希函数？怎样的哈希函数称得上好的哈希函数？什么是哈希冲突（collision）？如何解决冲突？平均复杂度是多少？最坏情况下的复杂度是多少？ 二叉树：什么是二叉树？...我个人总是在面试者写完代码后问他们这个问题，因为这表示他们可以分析自己实现代码的效率。本文后面的内容会提到，即便你只能提供一个非常简单的解决方案，但如果你能进行准确的分析，也会有很大的帮助。...就算你有一次面试的成绩很糟糕，但你也可能通过下一次面试。 如果有时间，提点问题。我一般都在最后给面试者留出时间，让他们问一些有关在谷歌工作的常见问题，比如你的角色或经历等。
我们不关心编写程序所用的语言是什么，也不关心这些程序将跑在什么样的计算机上，我们只关心它所实现的算法。...在这里，我们需要明确一个事情：执行次数=执行时间 用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，我们称之为大O记法。一般情况下，随着输入规模n的增大，T(n)增长最慢的算法为最优算法。...函数调用的时间复杂度分析 之前，我们分析的都是单个函数内，算法代码的时间复杂度，接下来我们分析函数调用过程中时间复杂度。...，即使在最坏情况下，也能够正常提供服务，所以，除非特别指定，我们提到的运行时间都指的是最坏情况下的运行时间。...由于现在的计算机设备内存一般都比较大，基本上个人计算机都是4G起步，大的可以达到32G，所以内存占用一般情况下并不是我们算法的瓶颈，普通情况下直接说复杂度，默认为算法的时间复杂度。
比方说我们准备用下面的训练数据创建一个识别图片里是否有猫的机器学习模型。 我们首先要回答的问题是：“最佳特征是什么？”...模型载荷/复杂度 有一个术语叫“载荷”或“复杂度”。模型的载荷/复杂度指的是模型可处理的变量数量。载荷越大，则模型能处理的变量数越多。第一个模型的载荷就比第四个模型的载荷要小。...如果这个特征非常糟糕，我们可以将参数设为零从而完全将其剔除，如下： 通过将其剔除，我们回到了原来的三次多项式方程 。...所以，我们应剔除在 中使的新特征 或在它表现尚可的情况下减弱其影响。我们可以通过调整损失函数来实现这点。 正则化 请注意，我们因为有数据图像而确实知道是最契合数据的模型。...必须有一个东西自动告诉我们哪个次方的模型最契合数据并告诉我们应对未知数据时应该削弱哪一个特征。 正则化会帮助我们选择适合数据的模型复杂度。这在自动削弱那些把模型复杂度搞得过高的特征方面很有用。
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