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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建堆时间复杂度是o(n)

他考察范围课本上知识，而不是leecode刷题。因此基本知识自己看清楚。因为出现错误理解，浅显理解等混淆理解，你完全卡在这里了。...容易混淆的认知，当你决策时候傻傻分不清楚堆的定义：是一个完全二叉树，但不是二叉搜索树，也不是平衡的二叉树后记：完全二叉树特点经过一次教训你记住了当前节点和子节点关心是i 和2i 2i+1。...然后你有被问到查找节点是只记得做小右大。有忘记了.大顶堆特点是上层大于下层下层，简单的数学比较大小 ? 根据定义，你会发现，不是完全有序，只能从第一个节点获取最大值或者最小值。...（4）建堆的时间复杂度是O(n)；（5）堆排序的时间复杂度是O(nlog n)； T(Heap Sort) = T(build Heap) + (N-1)*T(down_heapify)...= O(N) + (N-1)*O(logN) = O(N) + O(NlogN) = O(NlogN)

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【漫画】为什么说O(n)复杂度的基数排序没有快速排序快？

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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，

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...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...{ cost += b; } heap.push((Reverse(cost), i as usize, j as usize, direction)); } 以下代码是生成的...golang代码，稍微做了修改。

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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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第九章 goroutine

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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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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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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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你应该认识一下时间复杂度和空间复杂度

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。...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; i<=n; 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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《GO IN ACTION》读后记录：GO的并发与并行

工具检测出了程序存在一处竞争状态，并指出发生竞争状态的几行代码是： 22 counter=value 18 value := counter 28 go addCount...在Go中解决共享资源安全访问，更常用的使用通道chan。三、利用通道共享数据 Go语言采用CSP消息传递模型。通过在goroutine之间传递数据来传递消息，而不是对数据进行加锁来实现同步访问。...下面这段代码使用通道模拟了这个过程： //example6.go package main import ( "sync" "fmt" "math/rand" "time...所以，发送端应该负责把通道关闭，而不是由接收端来关闭通道。...在go中，更好的解决竞争状态的方法是使用通道来共享数据。无缓冲通道是同步的，而有缓冲通道不是。

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来来来，让咱重新认识一下算法的复杂度！

下面针对上述的若干种时间复杂度进行阐述： O(1) O(1)是常量级时间复杂度的一种表示，只要代码的时间不随 n 的增大而增大，那么它的时间复杂也是 O(1)。...最好、最坏情况时间复杂度比如下面这段代码中，是在数组中查找一个数据，但是并不是把整个数组都遍历一遍，因为有可能中途找到了就可以提前退出循环。...通过分析可以发现，这段代码的最好情况时间复杂度是 O(1)，最坏情况时间复杂度是 O(n)，平均时间复杂度是 O(1)。...那么这段代码中，在大部分情况下，时间复杂度是 O(1)，只有个别情况下，复杂度才是 O(n)。...，当发生调度之后会发生进程的上下文切换，而进程的上下文切换是需要额外的时间成本，而这个时间成本会均摊到时间片上，当时间片很大时，显然均摊的效果不错，因此这个额外的时间成本影响会很小） 为什么说掌握时间复杂度是掌握了根本大法

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前端轻松学算法：时间复杂度

一、为什么需要时间复杂度实际开发时，我们希望自己的代码是最优的，但总不能把所有的实现的方式都写出来，再跑一遍代码做比较，这样不太实际，所以需要一个指标可以衡量算法的效率。...的方法，即n×...×3×2×1 我们粗略的计算一下这段代码的执行时间。首先，为了方便计算，假设执行每行代码的执行时间是相同的。...，而不是代表实际的代码执行时间, 当公式中的n无穷大时，系数和常数等对趋势造成的影响就会微乎其微，可以忽略，所以，忽略掉系数和常数，最终上面例子简化成如下的大O表示法： 1 T(n) = O(n) 至此...如果按照n的大小分开分析，当n > 100时，代码的执行时间不随 n 的增大而增长，其时间复杂度记为： 1 T(n) = O(1) 当n <= 100时，时间复杂度为： 1 T(n) = O(n) 上面...这段代码中执行次数最多的是第7行代码，所以只需要看这段代码的执行次数是多少。

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面试中如果这样写二分查找！

前言哈喽，大家好，我是asong。今天与大家分享一下Go标准库sort.Search是如何实现二分查找的，为什么突然想到分享这个函数呢。...二分查找的时间复杂度二分查找每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为O(logn)。（n代表集合中元素的个数）。空间复杂度为O(1)。...这段代码很短，大概思路就是：定义好这段序列的开始、结尾的位置使用位移操作获取中位数，这样能更好的避免溢出然后根据我们传入的条件判断是否符合条件，逐渐缩小范围这段代码与我实现的不同在于，它并不是在用户传入的比较函数...，而不是1，如果我们把条件改成return nums[i] >=1，运行结果就对了。...，如果是升序序列，则传入的条件应该是>=目标元素值，如果是降序序列，则传入的条件应该是<=目标元素值解析int(uint(i+j) >> 1)这段代码这里我想单独解析一下这段代码，因为很少见，所以可以当作一个知识点记一下

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搞编程，你必知必会的复杂度分析

那什么是时间复杂度、空间复杂度还有我们又怎么去分析？首先我们先来弄清楚我们为什么需要做复杂度分析。 为什么需要复杂度分析？...6 } 7 } 这段代码中第二行代码的复杂度为T1(n)=O(n)，第3行代码块的T2(n)=O(n)，第四行代码的复杂度为O(1)可以忽略，因为这段代码是循环，所以时间复杂度T(n...++) { sum += i; } System.out.println(sum); } 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...但如果数组中不存在变量x，那就需要把整个数组都遍历一遍，时间复杂度就成了O(n)。所以，不同的情况下，这段代码的时间复杂度是不一样的。...空间复杂度 O(1) 空间复杂度 O(1) 说明临时开辟的内存空间跟变量n没有关系，不会随着n的变化而变化。例如下面这段代码。

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