为什么这段代码是Go O(n²)而不是O(n)？

这段代码是Go O(n²)而不是O(n)的原因是因为它包含了两层嵌套的循环。在这种情况下，代码的执行时间将随着输入规模的增加呈二次方增长。

具体来说，O(n²)表示代码的执行时间与输入规模的平方成正比。这意味着当输入规模增加一倍时，代码的执行时间将增加四倍。

相比之下，O(n)表示代码的执行时间与输入规模成线性关系。这意味着当输入规模增加一倍时，代码的执行时间也将增加一倍。

对于这段代码，如果它包含了两个嵌套的循环，其中外部循环的迭代次数为n，内部循环的迭代次数也为n，则总的执行次数将是n乘以n，即n²。因此，这段代码的时间复杂度为O(n²)。

需要注意的是，时间复杂度只是对代码执行时间的一种估计，它并不考虑具体的机器环境和编译器优化等因素。因此，在实际应用中，我们需要综合考虑代码的时间复杂度、空间复杂度以及实际运行环境等因素来评估代码的性能和效率。

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为什么 Docker 和 Kubernetes 是用 Go 写的而不是 C# ？

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2023-03-11：给定一个N*M的二维矩阵，只由字符'O'、'X'、'S'、'E'组成，'O'表示这个地方是可通行的平地，'X'表示这个地方是不可通行的障碍，'S'表示这个地方有一个士兵，全图保证只有一个士兵...代码根据山寨版chatgpt稍做修改写的。这不得不承认chatgpt很强大，这还是山寨版的，感觉比我自己写得还要好。以下代码是生成的rust代码，稍微做了修改。...['O'; m]; n]; for i in 0..n { for j in 0..m { if rand::thread_rng().gen_range(0,...pre_direction { cost += b; } heap.push((Reverse(cost), i as usize, j as usize, direction));}图片以下代码是生成的...golang代码，稍微做了修改。

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「大O符号表示法」，这段代码的时间复杂度为：O(n) ，为什么呢?...在大O符号表示法中，时间复杂度的公式是： T(n) = O( f(n) )，其中f(n) 表示每行代码执行次数之和，而 O 表示正比例关系，这个公式的全称是：算法的渐进时间复杂度。...，因此，我们可以简化的将这个算法的时间复杂度表示为：T(n) = O(n) 为什么可以这么去简化呢，因为大O符号表示法并不是用于来真实代表算法的执行时间的，它是用来表示代码执行时间的增长变化趋势的。...线性阶O(n) 这个在最开始的代码示例中就讲解过了，如： for(i=1; in; ++i) { j = i; j++; } 这段代码，for循环里面的代码会执行n遍，因此它消耗的时间是随着...n的变化而变化的，因此这类代码都可以用O(n)来表示它的时间复杂度。

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并发基础之原子操作与原子变量

题外话：最近忙于产品，公众号好久没有更新了，等忙过了这段时间再继续分析go的runtime代码及其它一些优秀的源代码，所以在此先把几年前发于知乎专栏的一篇文章（有部分修改）搬到公众号，这篇文章虽然是以java...既然错误是因为++不是一个原子操作而导致的，那么我们想办法使其成为原子操作就可以了，因此我们可以：加锁；使用原子变量。来解决上述问题。...如果我们运行这段代码，会发现它比前面提到的加锁方法效率高很多，加锁方法执行1亿次加法所用时间是使用原子变量的好几倍。为什么使用原子变量效率会高出这么多呢？...，比我们软件实现的锁高效得多，更重要的是从上面的伪码可以看出，如果出现了冲突，只是不停的循环重试，而不会切换线程。...最后简单的总结一下Java以及gcc对原子变量的实现：Java中用的是循环使用CAS操作实现的原子变量的原子操作，而gcc使用的是xadd指令，可以看出gcc的实现方式更加简洁，应该也更高效，另外，go

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （367）-- 算法导论24.3 9题

九、修改练习 24.3-8 中的算法，使其运行时间为 $O((V+E)lgW)$ 。(提示：在任意时刻，集合 $V-S$ 里有多少个不同的最短路径估计？)。如果要写代码，请用go语言。...我们可以使用一个二叉堆（也称为优先队列）来存储每个顶点的最短路径估计，而不是只存储一个全局的最小值。...(O((V+E) \log W)) 的时间复杂度，因为标准的二叉堆操作仍然是 (O(\log V))，而不是 (O(\log W))。...## chatgpt：这段代码是关于Go语言中KeepAlive函数的说明和示例。...在示例代码中，展示了一个简单的情况，说明在使用 finalizer 时为什么需要KeepAlive。

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算法：时间复杂度+二分查找法(JavaGoPython)实现

而这两项指标就是我们衡量我们写的代码（任何代码片段都可以视为算法）好坏最主要的两个标准了，时间复杂度是说我们写的这段代码的运行时间，而空间复杂度则是在说这段代码运行所占用的内存空间大小。...目前是通过大O表示法来表示的，也就是我们经常说的O(xx)，例如O(1)、O(n)之类。以下是我们常见的一些大O运行时间的表示（从快到慢）： ?...上面这段程序都是需要执行一次，此时我们就可以说这段代码的时间复杂度是O(1)了。 ? 这是一种对数级的复杂度。...，而是操作数的增速，说的是随着输入的增加，其运行时间将以什么样的速度增加，例如O(log n)比O(n)快，当需要搜索的元素越多时，O(log n)比O(n)快得越多。...所以如果用前面描述的大O表示法，表示二分查找算法的时间复杂度是O(log n)。好了，到这里就讲完二分查找算法的基本原理了，那么在具体的程序代码中，二分查找算法应该如何实现呢？

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深入理解 Go 中的 defer、panic 、日志管理与WebAssembly

它同样包含一个 for 循环和一个 defer 语句，但这次 defer 应用于一个匿名函数，而不是直接调用 fmt.Print()。匿名函数没有参数，因此每次循环都会捕获 i 的当前值。...为什么不是 1 2 3？原因在于，for 循环结束时，i 的值为 0，而匿名函数是在 for 循环结束后才执行的，因此 i 的值为 0 时，匿名函数被执行了三次，结果是三个 0。...panic() 是 Go 语言中的内建函数，它会中断当前程序的正常执行，并进入恐慌状态。而 recover() 则允许你在发生恐慌后重新获得控制权。...Go 接口定义的是行为，而不是数据。使用 io.Reader 和 io.Writer 接口，使代码更具扩展性。只有在必要时才传递变量的指针，其他时候直接传递值。...错误类型不是字符串，它是 error 类型。不要在生产环境中测试代码，除非有特殊理由。如果不熟悉某个 Go 特性，先做测试再用，尤其是大规模应用时。

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保姆级教学！带你玩转时间复杂度和空间复杂度！

大 O 表示法大 O 表示法，表示的是算法有多快。这个多快，不是说算法代码真正的运行时间，而是代表着一种趋势，一种随着数据集的规模增大，算法代码运行时间变化的一种趋势。一般记作Ｏ(f(n))。...O(1) O(1) 是常数时间复杂度。在这你要先明白一个概念，不是只执行 1 次的代码的时间复杂度记为 O(1)，只要你是常数，像 O(2)、O(3) ......n = 10000 res = n / 2 print(res) 比如像上面这段代码，它运行了 3 次，但是它的时间复杂度记为 O(1)，而不是 O(3)。...因为无论 n 等于多少，对于它们每行代码来说还是只是执行了一次，代码的执行时间不随 n 的变化而变化。 O(logn) O(logn) 是对数时间复杂度。...其中 lst 是被创建的一个空列表，这个列表占用的内存随着 for 循环的增加而增加，最大到 n，所以 lst 的空间复杂度为 O(n)，i 是存储元素位置的常数阶，与规模 n 无关，所以这段代码最终的空间复杂度为

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那是不是这段代码的时间复杂度表示为O(n)呢？其实不是的，因为大O符号表示法并不是用于来真实代表算法的执行时间的，它是用来表示代码执行时间的增长变化趋势的。...上面的算法并没有随着某个变量的增长而增长，那么无论这类代码有多长，即使有几万几十万行，都可以用O(1)来表示它的时间复杂度。...线性阶O(n) for(i=1; in; i++) { j = i; j++; } 看这段代码会执行多少次呢？...这儿有个问题，为什么明明应该是O(log2n）,却要写成O(logn)呢？...n，后面虽然有循环，但没有再分配新的空间，因此，这段代码的空间复杂度主要看第一行即可，即 S(n) = O(n)。

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前端学数据结构与算法（一）：不会复杂度分析，算法等于白学

为什么要学习数据结构与算法？谈谈我个人的见解，首先当然是环境的逼迫，大厂都再考这些，人人又想进大厂，而大厂又为了增加筛选的效率。...大O复杂度表示法可以看接下来这段代码： function test (n) { const a = 1 const b = 2 let res = 0 for (let i...遍的运算(i++以及res += i)，这段程序一共执行了2n + 2次，如果用大O表示法，这段程序的时间复杂度可以表示为O(2n + 2)，（大O的具体理论及公式网上很多，大家可自行搜索）。...简单来说，大O表示法的含义是代码执行时间随数据规模增长而增长的趋势，也就是这段代表的执行运行耗时，常数级别的操作对趋势的影响甚少，会被直接无视。...} 这个递归函数在调用自身的时，又调用了两次自身，那是不是说明这段递归函数的时间复杂度是O(n²)？

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算法的时间复杂度与空间复杂度

那是不是这段代码的时间复杂度表示为O(n)呢？其实不是的，因为大O符号表示法并不是用于来真实代表算法的执行时间的，它是用来表示代码执行时间的增长变化趋势的。...线性阶O(n) for(i = 1; i n; i++) { j = i; j++; } 看这段代码会执行多少次呢？...还是那句话：“大O符号表示法并不是用于来真实代表算法的执行时间的，它是用来表示代码执行时间的增长变化趋势的”。...**这儿有个问题，为什么明明应该是O(log2n）,却要写成O(logn)呢?...n，后面虽然有循环，但没有再分配新的空间，因此，这段代码的空间复杂度主要看第一行即可，即 S(n) = O(n)。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （239）-- 算法导论17.3 5题

五、假定计数器初值不是 0 ，而是包含 b 个 1 的二进制数。证明：若 n = Ω(b) ，则执行 n 个 INCREMENT 操作的代价为 O(n) 。(不要假定 b 是常量。)...如果要写代码，请用go语言。...:= 10 increment(counter, n) fmt.Println(counter) } 这段代码实现了一个简单的INCREMENT操作，将一个包含b个1的二进制数向右移动n...接下来是 Go 语言的代码实现： package main import ( "fmt" ) func incrementCounter(counter []int, n int) {...由于题目要求是证明时间复杂度，而不是具体的代码实现，因此这里只提供了一个简单的示例来演示如何执行 INCREMENT 操作。

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