条件记录指的是在编写程序时记录和跟踪特定条件的变量。它可以确保程序在执行过程中始终符合预期的条件。
圈复杂度指的是程序中执行循环所需的独立操作数量。它反映了程序运行过程中的重复和循环结构的数量,可以用来评估代码可读性。
最小圈复杂度指的是找到一种最优解决方案并满足某种约束条件所需的最小圈复杂度。它可以使代码更加简洁、易于理解和维护。
条件记录可以用于各种编程语言,常见的使用场景包括:
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针对上面的问题,本文的主角 圈复杂度 重磅登场,本文将从圈复杂度原理出发,介绍圈复杂度的计算方法、如何降低代码的圈复杂度,如何获取圈复杂度,以及圈复杂度在公司项目的实践应用。
圈复杂度(Cyclomatic Complexity)是衡量计算机程序复杂程度的一种措施。它根据程序从开始到结束的线性独立路径的数量计算得来的。
给定一个包含 m*n 个元素的矩阵(m 行,n 列),请按顺时针螺旋顺序,返回矩阵中所有元素
模拟题,要判断是否包含给定的前缀,很简单,我们直接从匹配串中取出对应长度的子串,然后比较一下子串和需要匹配的前缀是否相等即可。
为了使得计算结果尽可能大,显然应该让乘法的左右两部分尽可能大。对于存在多个变量的问题,一个重要的技巧是 「固定一个,思考另一个」 ,这就容易多了。
有几种适用于Java的开源覆盖技术。在实现Eclipse插件EclEmma时,观察到它们都不是真正为集成而设计的。它们中的大多数特别适合特定工具(Ant任务,命令行,IDE插件),并且不提供允许在不同上下文中嵌入的文档化API。EMMA和Cobertura是最好的和广泛使用的两个开源工具。这两个工具都不再由原始作者积极维护,并且不支持当前的Java版本。由于缺乏回归测试,因此很难进行维护和添加功能。
有几种适用于Java的开源覆盖技术。在实现Eclipse插件EclEmma时,观察到它们都不是真正为集成而设计的。它们中的大多数特别适合特定工具(Ant任务,命令行,IDE插件),并且不提供允许在不同上下文中嵌入的文档化API。 EMMA和Cobertura是最好的和广泛使用的两个开源工具。这两个工具都不再由原始作者积极维护,并且不支持当前的Java版本。由于缺乏回归测试,因此很难进行维护和添加功能。
我们提前设置一个标记数组prime[N] ,提前标记好数字的质数状态,这样就能减少重复判断。
在软件开发中,代码的复杂性是一个重要的考量因素。圈复杂度是一种用于衡量代码复杂性的指标,它可以帮助开发者评估代码的可读性、可维护性和可测试性。本文将详细介绍圈复杂度的概念,并提供几种降低圈复杂度的方法。同时,我们还将探讨如何在前端开发中使用ESLint和VS Code工具来设置和检测圈复杂度。
可能你之前没有听说过这个词,也会好奇这是个什么东西是用来干嘛的,在维基百科上有这样的解释。
在机器学习中最大的危险就是过拟合,为了解决过拟合问题,通常有两种办法,第一是减少样本的特征(即维度),第二就是我们这里要说的“正则化”(又称为“惩罚”,penalty)。 从多项式变换和线性回归说起
这是 LeetCode 上的 「354. 俄罗斯套娃信封问题」 ,难度为 「困难」。
其实二叉树的题目真的不难,无非就是前中后序遍历框架来回倒嘛,但是对于有的题目,不同的遍历顺序时间复杂度不同。
接下来,每天推送1道BAT的面试题,一般问到的这些知识点都是很重要的,所以知道的呢就再复习一下,不知道的赶紧弥补。日积月累,你会在不知不觉中就已入机器学习的大门,并且越走越深。同时,此方法不光帮你学知识,还能帮你顺利拿到OFFER.
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圈复杂度(Cyclomatic complexity,简写CC)也称为条件复杂度,是一种代码复杂度的衡量标准。由托马斯·J·麦凯布(Thomas J. McCabe, Sr.)于1976年提出,用来表示程序的复杂度,其符号为VG或是M。它可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度,数量上表现为独立现行路径条数,也可理解为覆盖所有的可能情况最少使用的测试用例数。圈复杂度大说明程序代码的判断逻辑复杂,可能质量低且难于测试和 维护。程序的可能错误和高的圈复杂度有着很大关系。
小编邀请您,先思考: 过拟合怎么理解?如何解决? 正则化怎么理解?如何使用? 在机器学习中有时候会出现过拟合,为了解决过拟合问题,通常有两种办法,第一是减少样本的特征(即维度),第二就是我们这里要说的“正则化”(又称为“惩罚”,penalty)。 从多项式变换和线性回归说起 在非线性变换小节中,我们有讨论Q次多项式变换的定义和其包含关系,这里如果是10次多项式变换,那么系数的个数是11个,而2次多项式的系数个数是3。从中我们可以看出,所有的2次多项式其实是10次多项式加上一些限制,即w3=w4=...=w1
程序由红色的节点开始运行,然后进入循环(红色节点下由三个节点组成),离开循环后有条件分支,最后运行蓝色节点后结束;
广义的软件测试定义:人工或自动地运行或测定某系统的过程,目的在于检验它是否满足规定的需求或弄清预期结果和实际结果间的差别
①使用敏捷开发,并不一定意味着应用程序完成得更快且质量更高,敏捷开发最大的优势是它处理需求变更的方式。
🔎🔎如果说代码有灵魂,那么它的灵魂一定是👉👉算法👈👈,因此,想要写出💚优美的程序💚,核心算法是必不可少的,少年,你渴望力量吗😆😆,想掌握程序的灵魂吗❓❗️那么就必须踏上这样一条漫长的道路🏇🏇,我们要做的,就是斩妖除魔💥💥,打怪升级!💪💪当然切记不可😈走火入魔😈,每日打怪,拾取经验,终能成圣🙏🙏!开启我们今天的斩妖之旅吧!✈️✈️
小时候家里定了《读者》的月刊,里面记录一个故事:说有有个偏僻的乡村一日突然来了一个美女,她携着万贯家财子女在当地安家落户,成了当地的乡绅。她让她的子女世世代代的保守这个秘密,直到这个秘密不会再对家族带来灾难。她就是陈圆圆。当年吴三桂领清兵入关,冲冠一怒为红颜,改写了中国的历史,自己却能全身而退的那个人。 周五例行公事的查看一下离线数据推送项目的数据和log。将log用awk分段之后,我想知道实时数据前10个被重复发送的数据ID都被重复发送了几次,从而找到进一步优化的入手点,天知道我对这个项目已经进行
由于所有合金都需要由同一台机器制造,判断很简单,只需要先计算目标数量需要的每种金属的初始金属数是否足够,不足则花金钱购买。如果花费超过限制则不可制造。
力扣题目链接:https://leetcode-cn.com/problems/gas-station
作者介绍:Runsen目前大三下学期,专业化学工程与工艺,大学沉迷日语,Python, Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重,专业排名中下。.在大学60%的时间,都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。
滑动窗口算法是较为入门题目的算法,一般是一些有规律数组问题的最优解,也就是说,如果一个数组问题可以用动态规划解,但又可以使用滑动窗口解决,那么往往滑动窗口的效率更高。
滑动窗口算法(Sliding Window)是一种常用的双指针算法,被广泛应用于字符串和数组等数据结构中的子串或子数组问题,例如字符串匹配、最长子串、最小覆盖子串等问题。滑动窗口算法可以优化暴力枚举的时间复杂度,使得算法的执行效率更高。
工作中,难免会遇到老项目老代码,不仅仅需要我们维护,可能还需要我们在原来的垃圾代码上进行新增功能或者是进行优化调整
Tech 导读 随着业务需求不断迭代,项目代码不断更新,开发人员会考虑代码的可测试性,倾向于编写简单的代码。所以代码圈复杂度是衡量工程代码是否适时重构的重要指标之一。本文意在分享基于python三方库提供一种自动监控工程代码圈复杂度的落地方案。 01
最近在复习常用排序算法发现了下面这个罪恶的排序方法列表页面,我被那些有趣的排序方法诱惑了,就把上面介绍的各种排序方法都整理了一遍(我觉得维基百科比其它我看过的算法书都要易懂一些),前半部分可以说还乐在其中,后半部分就有些厌烦了,不过最后总算是坚持看完了。以下是第一部分,包括交换类排序、选择类排序和插入类排序。
写在前面 现在的软件系统开发难度主要在于其复杂度和规模,客户需求也不再像Winston Royce瀑布模型期望那样在系统编码前完成所有的设计满足用户软件需求。在这个信息爆炸技术日新月异的时代,需求总是在不断的变化,随之在2001年业界17位大牛聚集在美国犹他州的滑雪胜地雪鸟(Snowbird)雪场,提出了“Agile”(敏捷)软件开发价值观,并在他们的努力推动下,开始在业界流行起来。在《代码整洁之道》一书中提出:一种软件质量,可持续开发不仅在于项目架构设计,还与代码质量密切相关,代码的整洁度和质量成正比,
找出该数组中满足其和 ≥ target 的长度最小的 连续子数组 [numsl, numsl+1, ..., numsr-1, numsr] ,并返回其长度。如果不存在符合条件的子数组,返回 0 。
多少次的惨痛教训告诉我们,在软件应用发布维护版本或者补丁之前,应该避免使用其最新版本。虽然每个人都知道初始发布版本V和稳定发布版本V.n之间存在软件质量鸿沟,这个问题却一直没有得到解决。 本文将会讨论5个具有可操作性的原则,以帮助开发团队跨越质量鸿沟 1. 使用代码覆盖率反映测试完整性 软件测试的目的都是为了保证软件能在最终用户使用时是正常运行的。然而,软件测试面临着挑战,如何保证测试的完整性?很多开发组织会制定测试规程去匹配需求文档或者用户文档。这种测试方法可以验证正常操作路径,但是测试边界、错误场景都无
在数学上我们可以证明岭估计的参数模要严格小于最小二乘估计的参数模,换句话说,我们可以认为加入$L2$正则项后,估计参数长度变短了,这在数学上被称为特征缩减shrinkage。
在没有其它附加条件的情况下,读者第一时间会想到通过 HashMap 来记录出现过的数字,从而找到重复数:
最小化目标函数时,可以看做在控制损失函数不变的情况时令正则项最小化,几何意义如下所示:蓝色圈表示没有限制的损失函数随着 w 迭代寻找着最小化的过程的 E(w) 函数等高线(同个圆上的损失函数值相同),蓝色圈和橙色圈之和就是目标函数值,目标函数最小化的点往往出现在蓝圈和橙圈相交的点即目标函数最小化的参数值 w∗ 。
圈复杂度就是可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度,数量上表现为独立线性路径条数。举一个最简单的例子,一个函数有 if else 语句,这个时候,执行这个函数就需要两条路径来执行,一个是 if 另一个是 else,那么,这个函数的圈复杂度就为 2 。
今天蚂蚁集团(支付宝)正式上市了,毫无疑问这一举措又造就了一大批富豪,然而作为局外人的我们,也只有羡慕的份了。明明可以考运气吃饭,咱非得靠实力,你说冤不冤啊?
构造最小生成树还有一种算法,Kruskal算法:设G=(V,E)是无向连通带权图,V={1,2,…,n};设最小生成树T=(V,TE),该树的初始状态为只有n个顶点而无边的非连通图T=(V,{}),Kruskal算法将这n个顶点看成是n个孤立的连通分支。它首先将所有的边按权值从小到大排序,然后只要T中选中的边数不到n−1,就做如下的贪心选择:在边集E中选取权值最小的边(i,j),如果将边(i,j)加入集合TE中不产生回路(圈),则将边(i,j)加入边集TE中,即用边(i,j)将这两个连通分支合并连接成一个连通分支;否则继续选择下一条最短边。把边(i,j)从集合E中删去。继续上面的贪心选择,直到T中所有顶点都在同一个连通分支上为止。此时,选取到的n−1条边恰好构成G的一棵最小生成树T。
217. 存在重复元素》,而今天这道是它的变种题,其实本质都是让你找到符合的条件的值,是否满足返回true或false。
单元通俗的说就是指一个实现简单功能的函数。单元测试就是只用一组特定的输入( 测试用例)测试函数是否功能正常,并且返回了正确的输出。
控制结构?没错!你最爱的 if、for都是一类坏味道,没想到吧?自己竟然每天都沉浸在写坏味道的体验中。
https://leetcode-cn.com/problems/minimum-falling-path-sum/
动态规划适于求解最优问题,如求最大值、最小值等。可显著降低时间复杂度,提高代码的执行效率。 难点和递归类似,求解问题的过程不太符合人类常规思维。
所谓排序,即将原来无序的一个序列重新排列成有序的序列。 排序方法中涉及到稳定性,所谓稳定性,是指待排序的序列中有两个或两个以上相同的项,在排序前和排序后看这些相同项的相对位置有没有发生变化,如果没有发生变化,即该排序方法是稳定的,如果发生变化,则说明该排序方法是不稳定的。 如果记录中关键字不能重复,则排序结果是唯一的,那么选择的排序方法稳定与否就无关紧要了;如果关键字可以重复,则在选择排序方法时,就要根据具体的需求来考虑选择稳定还是不稳定的排序方法。那么,哪些排序算法是不稳定的呢? “快些选堆”:其中“快”
我们这里利用malloc开辟一个数组来统计相同元素出现的次数,用该数字下标表示相同元素,下标对应的值来统计次数 图示如下:
之前同事问了一道需要点脑洞的算法题,我觉得蛮有意思的,思路可能会给大家带来一些启发,在此记录一下
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