对于一个算法，一般来说我们能够通过计算来确定它的复杂度，比如遍历一个链表结构，链表的元素个数为 ，显然复杂度是 ，对于这个大 符号，我们再熟悉不过。...在《算法导论》第三章介绍了5种渐近记号： 、 、 、 、 ，其中3个是拉丁符号，另外2个是大写字母 和小写字母 。...算术定义不是很便于理解，直观地理解：当n特别大的时候，如果 夹在 和 之间，就说 属于 。 虽然是集合，但是我们更喜欢写成 。下图可以更直观的理解三者的区别。 ?...这个图中，最左边是 符号，中间是大 符号，最右边是 符号，从图中可以看出，前者是后两者的公共部分，限制更多，我们用的最多的大 是算法的上界。...最早大家都用 ，符号；后来 建议用 和 ；在今天我们知道 是最准确的符号，但大家还是都习惯用 符号。所以当我们谈到快排的平均复杂度是 的时候，我们心里清楚其实准确的写法是 。
O（n），O（1），O（log n）等大O符号被用来表示算法的效率。在这篇文章中，你会找到每个大O符号的例子和解释。 本文旨在解释大O符号是简单的。...大多数学生和程序员都理解O（n）和O（1），但是理解O（log n）却有点困难。我尽可能简单地解释三个基本的大O符号。 让我们来回顾一下。 什么是算法？ 算法是用来完成特定操作或解决问题的方法。...为了表示算法的效率，使用O（n），O（1），O（log n）等大O符号。 常见的大O符号是： O（n）：线性时间操作。 O（1）：恒定时间操作。 O（log n）：对数时间操作。...为了理解大O符号，我们需要了解恒定时间操作，线性时间操作和对数时间操作。 现在让我们一起来随着例子/问题来学习这些大O符号。...这可以写成log2 n，或简单地写成O（log n）。 因此，需要四个步骤来找到一个包含16个数字的盒子，每个步骤将盒子分成两部分（这也称为二分查找）。
1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。 比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...4、时间复杂度为O(logn)。 当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...对数函数，如果a^x =N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。 5、时间复杂度为O(nlogn)。
相信很多开发的同伴们在研究算法、排序的时候经常会碰到O(1)，O(n)，O(logn)，O(nlogn)这些复杂度，看到这里就会有个疑惑，这个O(N)到底代表什么呢？带着好奇开始今天文章。...//循环遍历N次即可得到结果 count = 0; for(int i = 0;i < 10 ; i ++){ count ++; } 时间复杂度O(n^2)—平方阶, 就代表数据量增大n倍时，耗时增大...(n-1) 时间复杂度O(logn)—对数阶，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(2n)//2的n方<O(n!)...<O(nn)//n的n方
教训 时间复杂度和空间复杂度都是用大写的 "O" 表示。...在学习算法效率的时候一般会把O(3N)≈O(N)，N的常数倍都直接约等于O(N)。这也是约等于，不是完全相等。实际编程设计时特别是在一些效率要求较高的程序设计一定要考虑进去，不能约等于。...在高并发的请求下，O(3N)和O(N)是有着天壤之别的。 我在工作中遇到的一个实例，差点背了事故。...一个高并发的场景下(qps在5k左右)，我写了一个O(3N)的程序，测试时逻辑没问题，结果没问题，没有对该场景进行高并发压测，就上线了。...错误的把O(3N)=O(N)的算法上线了。把算法优化为O(N)之后，经过一番压力测试完全没问题。这次事件对我一个很大的启示是，高并发的场景下，O(3N)≠O(N)，一定不能等于。
, reg, start2, end2); int k = start; while (start1 <= end1 && start2 <= end2) reg[k++...] = arr[start1] < arr[start2] ?...(start2 <= end2) reg[k++] = arr[start2++]; for (k = start; k <= end; k++) arr[k]...突破 O(n2) 排序能突破O(N^2)的界，可以用逆序数来理解，假设我们要从小到大排序，一个数组中取两个元素如果前面比后面大，则为一个逆序，容易看出排序的本质就是消除逆序数，可以证明对于随机数组，逆序数是...O(N^2)的，而如果采用“交换相邻元素”的办法来消除逆序，每次正好只消除一个，因此必须执行O(N^2)的交换次数，这就是为啥冒泡、插入等算法只能到平方级别的原因。
与O2O还有其它模式的有B2B.B2C.C2C。...▪ Airbnb ▪ Zaarly 国内网站 编辑 美团、 拉手、 窝窝团这类传统团购网站，他们的模式既包含了O2O的成分，也包含O2O以外的东西，完全可以称为采用O2O模式运营的网站非常少...网站模式 编辑 O2O模式要求消费者网站预订、支付，预订、支付信息会成为商家了解消费者购物信息的渠道，方便商家对消费者购买数据的搜集，进而达成区域化精准营销的目的，更好地维护并拓展区域性客户。...当前电子商务的主流贸易形态是 B2C、 C2C，B2C、C2C是在线支付，购买的商品需要通过物流公司送到客户手中；O2O模式的核心很简单，就是把线上的消费者带到现实的商店中去，在线支付购买、预订线上的商品和服务...因此，团购让O2O模式发挥了淋漓尽致的效果。但团购是低折扣的临时性促销，甚至商家并没有真正参与到 电子商务运营中来，还不能说是完全的O2O模式。
在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...再比如O(logn)，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。 O(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。
O2O一直是非常热门的词汇。现在BAT（BAT是中国互联网公司百度公司(Baidu)、阿里巴巴集团(Alibaba)、腾讯公司(Tencent)三大巨头首字母缩写。）...都开始搞O2O这一块儿，直接使得O2O这个词红得发紫了。 ?...然而相信很多人知道O2O很流行很“高大上”，但是它到底是个什么，却不了解，关于O2O，百度百科是这这样说的： O2O即Online To Offline（在线离线/线上到线下），是指将线下的商务机会与互联网结合...目前中国经济下行压力大，很多行业出现产品过剩的现象;其次是生产力有了很大提升，需求远远跟不上供求，导致产能过剩。...(2)服务标准c端。 O2O相对于C2B，两者的差异在于O2O的标准在C端，C2B的标准是在B端。
n)，所以也可以称为O(n)调度算法。...O(n)调度器的实现原理 O(n)代表的是寻找一个合适的进程的时间复杂度。...时间片的计算 O(n)调度器采用的是TICK的方式，根据对应进程的nice值来计算对应的时间片的。...O(n)调度器面临的问题 时间复杂度问题，时间复杂度是O(n),当系统中的进程很少的时候性能还可以，但是当系统中的进程逐渐增多，选择下一个进程的时间则是逐渐增大。...总之O(n)调度器有很多问题，不过有问题肯定要解决的。所以在Linux2.6引入了O(1)的调度器。
为了加快代码执行的效率，很多OJ平台都会自动开启O2优化。 在这里我们讲讲到底是怎么优化的。 O0优化 #pragma GCC optimize(0) 1、把变量分配到寄存器。...2、分析循环的会出现的各种情况，只保留一个退出循环的分支。 3、将没有用的代码删掉。 4、简化表达式和声明。 5、将用inline声明的内联函数变为函数调用。...O1优化 #pragma GCC optimize(1) 包含O0的各种优化功能，并增加了： 1、在变量赋值时，将数值直接赋给变量而不是给出变量的地址。 2、去掉没有用的变量和表达式。...O2优化 #pragma GCC optimize(2) 包含O1的各种优化功能，并增加了： 1、去掉全局通用的子表达式。 2、去掉全局没有用的分配变量和表达式。 3、化解循环。...当只用-O选项时优化器自动进行-O2优化。 O3优化 #pragma GCC optimize(3) 包含O2的各种优化功能，并增加了： 1、去掉未调用的函数。 2、简化返回值未使用的函数。
剑指-->Offer 01 大O符号描述了当数据结构里面的元素增加的时候，算法的规模或者是性能在最坏的场景下有多么好。 大O符号也可用来描述其他的行为，比如：内存消耗。...因为集合类实际上是数据结构，我们一般使用大O符号基于时间，内存和性能来选择最好的实现。大O符号可以对大量数据的性能给出一个很好的说明。 同时，大O符号表示一个程序运行时所需要的渐进时间复杂度上界。...其函数表示是： 对于函数f(n),g(n),如果存在一个常数c，使得f(n)<=c*g(n),则f(n)=O(g(n)); 大O描述当数据结构中的元素增加时，算法的规模和性能在最坏情景下有多好。...大O还可以描述其它行为，比如内存消耗。因为集合类实际上是数据结构，因此我们一般使用大O符号基于时间，内存，性能选择最好的实现。大O符号可以对大量数据性能给予一个很好的说明。
题目：某公司有几万名员工，请完成一个时间复杂度为O(n)的算法对该公司员工的年龄作排序，可使用O(1)的辅助空间。 题目特别强调是对一个公司的员工的年龄作排序。...该方法用长度100的整数数组辅助空间换来了O(n)的时间效率。由于不管对多少人的年龄作排序，辅助数组的长度是固定的100个整数，因此它的空间复杂度是个常数，即O(1)。
饿了么：从大学生扩展到白领做“全民外卖” 外卖O2O是第二成熟的O2O业务，第一是团购。...外卖O2O正在高速增长，美团、淘宝等大公司均已出手，相比手机订座、点菜而言，盛行多年的外卖模式一直便有“O2O”的影子：电话点餐是线上，送餐上门是线下。...O2O营销三要素：O2O、组合拳和土豪式 饿了么免费外卖营销正好迎合了O2O营销的三要素，可以算作一场值得借鉴的经典营销案例。 1、O2O。...O2O业务的营销一定是O2O的，即可以让线上用户关注线下流程如连WIFI、看菜单等；又可以让线下用户有机会走上线上，譬如安装App、关注微信。...业务流程要做到O2O闭环，营销是必不可少的环节自然也要做到O2O闭环。美团、百度均已推出企业路由器，企业免费WIFI服务商也成为一笔大生意。
用户O和保姆o一看很划算呀，那就来吧。OK，以互联网思维著称的O2O模式就这样成立了。 因此，O2O的本质还是一种连接，和以前连接人与信息、人与商品不同，这次连接的是主体是消费者和服务者。...新兴的O2O对它的影响倒不大。 PS： 当然有人会问，很多依靠网上营销，但核心是特别重线下，例如自己开实体店的企业算不算O2O呢？...我觉得这类只能说是具有互联网意识的传统行业，而不能定义为O2O，它改变的只能是自身，而O2O改变是一个行业；它是一个服务提供者，而O2O是一个连接服务的平台，所以不能算是O2O。...每个行业都会有自己的O2O，甚至同一个行业因为涉及面较广，也会细分出更多的市场来，例如像结婚这个行业一定会出现婚纱摄影的O2O、婚庆O2O、婚宴O2O等等。那么问题来了，哪些行业更适合O2O呢？...2. 服务者较成熟 一个行业的服务者是否成熟，直接决定了线下推广的难度。做过O2O的人都知道，相比于获取用户，更难地是争取服务者。
思路 排序 O(NlogN) 计数排序 O(N) 3. 线性探测法 + 路径压缩 O(N) （本文重点介绍） 下面分别实现这3种解法。 1....排序 O(NlogN) 先排序，再依次遍历数组元素，若当前元素小于等于它前一个元素，则将其变为前一个数+1。...计数排序 O(N) 具体逻辑请见注释?...线性探测法（含路径压缩） O(N) ⚠️这道题换句话说，就是需要把原数组映射到一个地址不冲突的区域，映射后的地址不小于原数组对应的元素。...（此时数组变成了上图，红色表示本次的更改） move = 0 保持不变; step2: 插入2： ? 因为2的位置是空的，所以直接放入2即可。
O2O行业的经历和现状进行说明，希望能够为大家从整体上阐述O2O行业的变化情况。...三分之一项目转型，O2O多集聚在一线城市 ?...我们对城市拥有的O2O项目的数量进行了排名，选取了其中项目最多的20大城市，这20座城市占据全部项目的95%。这这些城市中，北上广深四大一线城市是O2O项目的重点分布地区，占据近70%的份额。...北京的1065个O2O项目中，在全部城市中排名第一，而北京的O2O项目关闭数量也是最多的，达到了290，占全部的27%。北上广深四大一线城市的关闭项目的比例于趋近于平均值。...大部分的O2O项目成立后又立刻关闭，存活的平均时间不过2年。 ?
优选路径列表是O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2。 路径类型 优先级顺序 区别和特点 区域内 (O) 第一 在同一区域内的路径，基于链路成本选择最短路径。...NSSA 类型 2 (N2) 第五 在特殊区域内连接外部网络，仅考虑区域内成本。 外部类型 2 (E2) 第六 仅考虑区域内成本，用于简化路由计算。...NSSA Type 2 (N2) NSSA Type 2（N2）路径选择与N1路径选择类似，但适用于NSSA区域内部。...在这种情况下，N2路径选择仅考虑区域内链路的成本，不考虑到达NSSA内外部网络的成本。 N2路径选择适用于那些需要在NSSA区域内连接外部网络的情况。...现在，让我们看看一个数据包要从外部网络传输到达目的地的情况，以了解不同路径类型如何影响路径的选择。 区域内 (O) 路径：假设数据包要从外部网络传输到达Area 3内的目的地。
优选路径列表是O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2。...每个区域的路由器只需要了解其他区域的摘要路由，而不必了解详细的路由信息。External Type 1 (E1)OSPF区域可能与外部网络相连，这些外部网络可能由其他路由协议管理。...NSSA Type 2 (N2)NSSA Type 2（N2）路径选择与N1路径选择类似，但适用于NSSA区域内部。...在这种情况下，N2路径选择仅考虑区域内链路的成本，不考虑到达NSSA内外部网络的成本。N2路径选择适用于那些需要在NSSA区域内连接外部网络的情况。...现在，让我们看看一个数据包要从外部网络传输到达目的地的情况，以了解不同路径类型如何影响路径的选择。区域内 (O) 路径：假设数据包要从外部网络传输到达Area 3内的目的地。
反应物在左，生成物在右，中间用横线连接，如: H2+O2——H2O，H2O——H2+O2。...配平后，化学式前的化学计量数之比应是最简整数比，如:2H2+O2=2H2O，2H2O= 2H2+O2。...如:2H2+O22H2O，2H2O2H2↑+O2↑。 化学计量数: 化学计量数指配平化学方程式后,化学式前面的数字。...书学化学方程式的常见错误: 书写化学方程式时条件和气体、沉淀符号的使用: （1）.“△”的使用 ①“△”是表示加热的符号，它所表示的温度一般泛指用酒精灯加热的温度。...②如果一个反应在酒精灯加热的条件下能发生，书写化学方程式时就用“△”，如:2KMnO4 K2MnO4+MnO2+O2↑。
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