结论：通过主线程进行统一运行比较高负荷的程序的时候，会导致运行比较缓慢，如果运行的过程中出现了问题，那么后续的程序运行会受到影响，所以这里从提高运行效率上，使用worker是可以解决这个运行阻塞的问题，从运行时间上看，也是有一定提高的，但是我并没有绝对的说是提高的，毕竟次线程的运行能力是不如主线程的，从上面的例子可以看出来，虽然是一个2.3s一个是4s，但是单个运行时间比较的时候，会发现，其实主线程的运行时间是比较短的，这个程序还不是很明显，你们自己可以测试一下，我们只是通过比较总用时进行判断他可以时间上提高运行效率，因为new Worker的实例也是需要时间消耗的，当然也不排除我的设备硬件能力的问题
如果你需要首屏快的话，要用分页，其中requestAnimationFrame分页更为优秀，因为这个api会是系统调用的，刷新时机和屏幕刷新保持一致。setTimeout则不能保证一致。
在实际工作中，我们很少会遇到一次性需要向页面中插入大量数据的情况，但是为了丰富我们的知识体系，我们有必要了解并清楚当遇到大量数据时，如何才能在不卡主页面的情况下渲染数据，以及其中背后的原理。
*本文原创作者：langyajiekou，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载 前段时间突然收到一个客户的电话，报告说她的电脑出了问题，所有文件都无法打开了，据她们自己的IT人员发现所有文件都多了一个.zepto的扩展名。 我当时一听到就咯噔一声，糟了，中勒索软件了，zepto是个新的变种，隶属于Locky家族。说实话，最怕听到有客户机器感染此类勒索软件，基本没有办法可以修复，如果数据非常重要，而又没有恰当的备份，简直就是灾难级别的事故。没有办法，只好放下手中的工作立即赶过
我确信有很多开发人员坚持使用基本的全局对象：数字，字符串，对象，数组和布尔值。对于许多用例，这些都是需要的。 但是如果想让你的代码尽可能快速和可扩展，那么这些基本类型并不总是足够好。
我确信有很多开发人员坚持使用基本的全局对象：数字，字符串，对象，数组和布尔值。对于许多用例，这些都是需要的。但是如果想让你的代码尽可能快速和可扩展，那么这些基本类型并不总是足够好。
nodejs 提供了os.platform()和os.type()，可以用来识别操作系统平台。推荐使用: os.platform()
Event Loop 是一个很重要的概念，指的是计算机系统的一种运行机制。 JavaScript语言就采用这种机制，来解决单线程运行带来的一些问题。 本文参考C. Aaron Cois的《Unders
前言：首先对于web端js代码要做到纯粹的加密处理是不存在的,只能说是混淆 使得代码根本无法阅读，进而达到“加密”的效果，没有最强的盾 只有不容易破的盾 众所周知,JavaScript大都是运行在浏览器端,这就导致任何人都可以直接对网站的代码进行查看，如果代码没有进行任何处理就会导致直接暴露源码，他人便可轻而易举的复制你的劳动成果，所以给大家介绍一下新出的代码混淆加密工具 safekodo。 网址为www.safekodo.com
在分析算法的性能时，期望运行时间是一个重要的指标，它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况，包括输入数据的分布和随机性等因素。
针对没有实时需求的普通进程，Linux内核使用完全公平调度器（Completely Fair Scheduler，CFS）。普通进程的nice值（相对优先级，基准值是120）的取值范围是-20~19，值越小表示优先级越高，不同优先级的进程应该享受不同的待遇，优先级高的进程应该获得更多的处理器时间。为了兼顾进程优先级和公平性，完全公平调度算法引入了虚拟运行时间，如下。
要证明「一个算法的运行时间为θ(g(n))当且仅当其最坏情况运行时间为O(g(n))，且其最好情况运行时间为Ω(g(n))」，需要证明两个方向：
WEB性能測试工具主要分为三种。一种是測试页面资源载入速度的，一种是測试页面载入完成后页面呈现、JS操作速度的，另一种是整体上对页面进行评价分析，以下分别对这些工具进行介绍，假设谁有更好的工具也请一起分享下。
程序和算法的区别。算法是对问题解决的分步描述，程序则是采用某种编程语言实现的算法，同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言，能产生很多程序。
在上一篇博客 【Linux 内核】CFS 调度器 ② ( CFS 调度器 “ 权重 “ 概念 | CFS 调度器调度实例 | 计算进程 “ 实际运行时间 “ ) 中 , 计算了 进程 在 CPU 上的 " 实际运行时间 " , CPU 的总时间是 CPU 的调度区 大小 , 则 进程 在 CPU 上执行的进程 可获取到的 CPU 时间 计算公式如下 :
在Java中使用线程池，可以用ThreadPoolExecutor的构造函数直接创建出线程池实例，如何使用参见之前的文章Java线程池构造参数详解。不过，在Executors类中，为我们提供了常用线程池的创建方法。接下来我们就来了解常用的四种：
以前做的是把一个软件分配到硬件，只需要让用背包问题最大化硬件的使用，但是没有让所有资源最大化。
在STEP 7（TIA Portal）中，可以使用"RUNTIME"指令来测量S7-1200/1500 CPU中完整程序、单个块或命令序列的运行时间。使用"RT_INFO"指令，可以读取S7-1500 CPU中特定组织块、通信或用户程序运行时的统计信息。"RUNTIME"指令在"基本指令>程序控制指令>运行时控制"菜单下，"RT_INFO"指令在"扩展指令>诊断"菜单下，如下图1所示。
原先，我们有一篇文章，简单描述了 JS (Event Loop)事件循环 和 (Call Stack) 调用堆栈。从宏观角度，分析浏览器中事件循环的运行机制。
在上一篇文章《Serverless 的资源评估与成本探索》中，我们对性能和成本探索进行了些思考，在此就引出一个新的问题：当我们使用 Serverless 架构的时候，如何设置运行内存和超时时间呢？这里分享下我的评估方法供大家参考。 首先在函数上线时，选择一个稍微大一点的内存。例如，这里执行一次函数，得到下图结果： 那么将我的函数设置为 128M 或者 256M，超时时间设置成 3S。 让函数跑一段时间，例如该接口每天触发约为 4000 次： 将这个函数的日志捞出来写成脚本，做统计： imp
# 二、证明:对任意实常量a和b，其中b>0，有(n+a) ^ b=O(n ^ b)。
JavaScript从诞生至今，都是运行在浏览器环境或者V8环境的编程语言，由于它边解释边执行的特性，导致只有运行时，没有编译时。
通常在运行一段代码之前，我们需要预测其需要的资源。虽然有时我们主要关心像内存、网络带宽或者计算机硬件这类资源，但是通常我们想度量的是计算时间。 接下来我们以插入排序算法为切入点一窥时间复杂度的计算方法。
对于IT行业者来说，刚参加工作，还能找点借口，说自己不擅长算法。可是工作三年以上的IT开发者，还说自己不会算法，不会设计模式就说不过去了。所以最近开始撸算法和设计模式，重新开一个集记录算法的学习之路。算法在用户量比较少，或者计算量比较小的时候，影响确实不大，但是到达一定数量级的时候，算法的优劣就会极大的影响程序的顺畅程度。优秀的算法甚至能给人amazing的感觉。 今天记录《数据结构与算法分析------C语言描述》中的一个求最大子序列的问题。
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人，（现在谁还用电话簿！）可以从头开始翻页，直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做，而是从中间开始，因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
# 三、再次考虑线性查找问题(参见练习 2.1-3)。假定要查找的元素等可能地为数组中的任意元素，平均需要检查输入序列的多少元素?最坏情况又如何呢?用0记号给出线性查找的平均情况和最坏情况运行时间。证
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时
9 优化指标和满足指标 这里有组合多个评价指标的另一个方法。 假设你同时关系算法的精度和运行时间。你需要在如下分类器中进行选择: 分类器 精度 运行时间 A 90% 80ms B 92% 95ms C 95% 1,500ms 如果将精度和运行时间按照下面的公式进行组合可能看起来不太自然: 精度 – 0.5*运行时间 你可以这样做：首先定义一个可接受(acceptable)的运行时间。例如任何运行时间在100ms内都是可以接受的。然后再在满足运行时间要求的分类器中选择精度最高的。在这里运行时间
之前我写过一篇分析 O(1)调度算法 的文章：O(1)调度算法，而这篇主要分析 Linux 现在所使用的 完全公平调度算法。
算法就是计算或者解决问题的步骤。我们可以把它想象成食谱。要想做出特定的料理，就要遵循食谱上的步骤；同理，要想用计算机解决特定的问题，就要遵循算法。这里所说的特定问题多种多样，比如“将随意排列的数字按从小到大的顺序重新排列”“寻找出发点到目的地的最短路径”，等等。
时间资源 上一篇，我们知道了如何用循环不变式来证明 算法的正确性，本篇来看另一个重要方面：算法分析。分析算法的目的，是预测算法所需要的资源。资源不仅是指内存、CPU等硬件资源，人们更关注的是计算时间（时间资源）。 到这里可能会产生一个疑问，计算时间与硬件资源强相关，不同的硬件配置下计算时间就不同。那么如何来衡量算法的效率呢？ 答案是必须有一个稳定的硬件模型。在此基础上，才能屏蔽掉硬件配置不同导致的算法运行时间的差异，从而单单显露出算法本身的优劣。 算法分析的环境模型 《算法导论》中，明确的定义了该模
其实foreach的语法只是对iterator进行了简单的包装，使用起来更加方便而已，但是如果在foreach循环体内，对集合元素进行删除添加操作的时候，会报出ConcurrentModificationException，并发修改异常。如果需要在遍历集合的时候对象集合中元素进行删除操作，需要使用iterator的遍历方式，iterator自带的remove删除方式不会报出异常。
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书；代码示例基于Python；400多个示意图，生动介绍算法执行过程；展示不同算法在性能方面的优缺点；教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法，但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快，要么能解决有趣的问题，要
假设我们有一个伪随机数生成器，可以生成在[0,1)范围内的随机数。那么我们可以使用以下算法实现从一个a, b范围内的随机数：
任务管理器是用于检查正在运行的进程和服务及其详细信息的工具。还可以找到有关资源利用率的详细信息，例如运行时的内存和 CPU 使用情况。这也是 Windows 用户查找计算机正常运行时间的一种快速且首选的方式。
在编程和算法设计中，理解算法的运行速度和效率是至关重要的。渐近分析为我们提供了一种量化和比较算法速度的方法，它通过增长项（growth term）来描述算法的运行时间。本文将通过介绍不同的增长项，来展示算法速度的次序，并解释这对实际编程的意义。
这里有组合多个评价指标的另一个方法。 假设你同时关系算法的精度和运行时间。你需要在如下分类器中进行选择:
算法是什么？ 算法就是完成一组特定任务的方法。 比如将大象放进冰箱需要三步： 打开冰箱 将大象放进冰箱 关闭冰箱 这就是一种算法。 如果用计算机语言来叙述，就是任何实现某种功能的代码片段都可以称之为算法。 一个程序员应该掌握大概50种基本算法，但目前我们属于初级阶段，先掌握一些简单有趣的算法，为日后进一步的算法学习打下基础。 二分查找 比如我要在字典（这里是真实的字典，不是Python的dict类型）中查找以O为拼音首字母的汉字，我会从字典的中间附近开始翻阅，因为我知道字母O在26个字母的中间附近，
这四个定义的目的是要在函数间建立一种相对的级别。给定两个函数，通常存在一些点，在这些点上的一个函数的值小于另一个函数的值，因此，像 这样的声明是没有什么意义的。于是，比较相对增长率(relative rate of growth)。虽然N较小时，1000N要比 大，但 以更快的的速度增长，因此
从里向外分析这些for循环。在一组嵌套for循环内部的一条语句，总的运行时间为该语句的运行时间乘以该组所有的for循环的大小乘积。
装饰器是给现有的模块增添新的小功能，可以对原函数进行功能扩展，而且还不需要修改原函数的内容，也不需要修改原函数的调用。
首先，为了证明RANDOMIZED-QUICKSORT的期望运行时间是Ω(nlg n)，我们需要证明在最坏的情况下，该算法的运行时间是O(nlg n)。然后，我们需要证明在最坏的情况下，算法的期望运行时间是Ω(nlg n)。
前段时间做了一个基于 CPU 和 GPU 对比的粒子效果丢在学习 WebGL 的 RTX 群里，技术上没有多作讲解，有同学反馈看不太懂 GPU 版本，干脆开一篇文章，重点讲解基于 GPU 开发的版本。
为了证明如果 k 位计数器的例子中允许 DECREMENT 操作，那么 n 个操作的运行时间可能达到 Θ(nk)，我们可以按照以下步骤进行：
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码！但如果你不明白其优缺点，这些实现将毫无用处 问题解决技巧 你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧 如果你喜欢开发电子游戏，可使用图算法编写跟踪用户的AI系统 你将学习使用K最近令算法编写推荐系统 有些问题在有限的时间内是不可解的！书中讨论NP完全问题的部分将告诉你，如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法 阅读本书，需要具备基本的代数知识。具体说，给定函数f(x)=x × 2，f(5)的
数据库课程设计的题目，设计了一个火车票售票系统，实现了列车信息查询，车票查询及购买，订单查询，个人信息管理等功能，数据是从12306爬取的真实数据。
看到很多的博客站点上都是有网站运行时间统计的代码，之前有学过JS语言，之后上网上借鉴了一下网上大佬写的代码。就是一个简单的运行时间的减法运算，才用了JS的事件函数，获取当前时间等等操作，最后给大家看一下代码及效果图片吧！
话说上个月分享了一个《我是如何定位和处理大数据容易报错》，后有小伙伴后台私信我说计算程序运行时间不用这么复杂，可以用Stopwatch进行时间定位。Stopwatch在JAVA的时候好像用过，不知道原来C#也有。那就上网看看资料分享一下给大家吧。
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