而这个实验的观察数据，以及后期对这些孩子的追踪观察说明： 那些延迟满足能力强的孩子，自我控制能力也就越强，可以在没有外界监督的情况下，自主性的控制调节自身行为，在某一个任务完成程度上，要更胜一筹。...海伦·托纳警告：“我们在平台上花费的时间越多，花在追求积极、高效和充实生活上的时间就越少。” 5 人工智能设计的“暴政” 把更多的日常生活交给人工智能机器是有问题的。...即使出于最好的意图，AI系统的设计，包括训练数据和数学模型，也反映了编程人员的“狭隘”经验和兴趣。...例如，研究表明，汽车、包括手机在内的手持工具，甚至办公室环境中的温度设置都是为适合中等身材的男性而设置的，这使得包括女性在内的各种身材和体型的人处于劣势，有时甚至会对他们生活造成危害。...6 对人工智能的恐惧剥夺了人类的利益 构建机器智能的过程最终以数学为中心，正如默多克所言：“如果我们不注意的话，线性代数会做非常疯狂而强大的事情。”
但是，如果遵循严格的渐近分析法，需要掌握大量数学知识，这无疑给我们评估算法的优劣带来了很大的挑战。 那么，有没有更好地评估算法的方法呢？...所以，最坏情况下，使用线性查找的时间复杂度为O(n)。 平均情况 在平均情况下，我们要照顾到每一个元素，此时，它的时间复杂度如何计算呢？...当n趋向于无穷大的时候，常数项的意义不是很大，所以，可以忽略，比如(n+2)/2=n/2 + 1，n本身已经趋向于无穷大，加不加1有什么意义呢，n的倍数是2还是1/2并不会有明显的差别。...最好情况 最好情况是什么呢？ 如果我们要查找的元素正好是数组的第一个元素，查找一次就找到了，这无疑是最好的情况。 所以，在最好情况下，使用线性查找的时间复杂度是O(1)。...所以，通常，我们使用最坏情况来评估算法的时间复杂度，这也是比较简单的一种评估方法，且往往也是比较准确的。
前言 你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 上一节，我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法的复杂度，得出结论，通常来说，使用最坏情况来评估算法的复杂度完全够用了。...但是，有些算法是不能使用最坏情况来评估算法的复杂度的。 那么，有哪些算法呢？ 本节，我们将从动态数组以及快速排序这两个个例入手来分析不能使用最坏情况评估复杂度的情形。...按照上一节的说法，按照最坏情况来评估，最坏情况是插入元素时正好数组满了需要扩容的时候，此时，需要创建一个额外的数组，同时有一个遍历原数组的过程。...所以，在最坏情况下，动态数组插入元素的时间复杂度为O(n)。 但是，这样合理吗？...所以，对于有序数组，使用经典快速排序，它的时间复杂度为O(n^2)，这也是最坏的情况。 但是，似乎从来没有人告诉你，经典快速排序的时间复杂度为O(n^2)，而是O(nlog2)，这是为什么呢？
算法复杂度 并不是每个公司在面试的时候都会问关于算法复杂度大O的问题，但是如果你想要到Facebook、Google或Amazon这样的公司工作的话，这是你必须要了解的知识。...如果你没有很好的数学功底，那么你去看课本上关于大O的概念的话将会是一场灾难。...但是我们怎么知道哪种算法对计算机而言是更好的呢？ 一个比较直观的方法就是，选择不同算法之中，完成同一项任务用时最短的那个，也就是我们常说的运行时间最短的。...我们再来看一个例子： x + x^2 + x^3 你可以放心的忽略掉x和x2，因为它们没有x3对结果的影响大。 大O只是用来判断运行时间增加的速率，也叫作渐近分析。...所以我们已经知道了如何计算大O，但是我们怎么知道要选择哪些影响因素呢？我们需要尽可能大的输入，来忽略常数和低阶因素。大O表示的是最坏情况，这才是最有意义的比较结果。 PS：我的博客支持评论功能啦！
《自然》杂志在昨天的一篇报道中警告，模型预测的准确性尚不明朗，尤其是在模型使用的数据不完整的情况下。“如果你每周都修正你的预测，说疫情将在一两周内达到顶峰，那么最终你将是正确的。”...那么，在全球科学家的预测和模型分析中，最好和最坏的情况分别是什么呢？ 最乐观的估计：疫情可能在2月底达到顶峰 2月11日，钟南山院士在接受路透社的采访时表示，疫情可能在2月底达到顶峰。...Rt中值，研究估计，一次引入具有SARS或MERS样的个体水平传播的2019-nCoV，有20-30％的概率引起类似武汉式传播，将爆发一次大疫情。...最坏情况估计：3月下旬至5月下旬的某个时候达到高峰 不过，还有一些研究人员认为，上述预测过于乐观。...中国香港大学的流行病学专家加布里埃尔·梁（Gabriel Leung）认为，中国境外报道的死亡率高于钟南山团队的报告，因此武汉的数据很可能没有考虑症状较轻的患者情况。
1.点击popwindow 以外的区域隐藏 使其聚焦 popupWindow.setFocusable(true); 设置允许在外点击消失 popupWindow.setOutsideTouchable...(true); 2.点击"返回Back"也能使其消失，并且不会影响你的背景 popupWindow.setBackgroundDrawable(new BitmapDrawable()); 3.点击popwindow...自身的时候隐藏 popupWindow_view.setOnTouchListener(new OnTouchListener() { public boolean onTouch(View arg0
CompareTo()方法是java.lang.Comparable接口的一个抽象方法。...其方法的主要作用是根据依据比较 对象的大小，比如Integer型，比较的是数值的大小，String形等， 调用这个方法的对象比 形参对象大的话返回 1 比形参小的话 返回 -1 等于 形参的话 返回 0...注：当在重写CompareTo()方法比较String 等非数值类型属性的大小时。我们可以直接借用String 方法中的 CompareTo()方法来比较。...)o; return this.name.compareTo(p.name);//这里就借用String中的CompareTo()方法来比较String类型的...//的大小 } return 0; } 所以我们要比较另一个属性的大小 public int compareTo(Object o
比如因为低频次、非刚需而死亡的美业O2O；因为线上流量不足、线下壁垒过高而倒下的家政、宠物照顾等社区O2O；因为消费低频、资源匮乏而关门的婚嫁O2O；因为“大鱼吃小鱼”的洗牌而倒闭的房产O2O；还有因为巨头林立...产品或服务的刚需属性可以说是O2O项目的原始生命力，比如涉及到人们衣食住行的相关领域，一定用户基数大、消费频率高、因此发展潜力强。...以上的“象限法则”概括了O2O行业的普遍问题，服务商基本上要面对“地推贵、补贴高、频度低、黏性差”这四大难题，O2O企业的倒闭潮就和这些痛点密切相关。...也就是说，触宝电话正如前面阐述的，具备移动互联网入口的优势，并具有精准的用户定位能力，可以说是O2O服务商的又一个平台出路。 触宝O2O开放平台的“五环疗法”如何解决O2O四大痛点？...在触宝近日的发布会上，CEO王佳梁推出了以触宝电话为入口的O2O开放平台，并且针对他总结的“地推贵”、“补贴高”、“频度低”、“粘性差”这O2O四大难点，王佳梁提出了触宝O2O开放平台的“五环疗法”。
由Red Hat创建的CRI-O是Kubernetes容器运行时接口（CRI）的实现，旨在支持使用Open Container Initiative（OCI）兼容的运行时。 ?...“CRI-O的创始原则是'不重新发明轮子'，而是使用共享组件并改进生产中测试过的方法，以及现有的经过实战检验的代码。”...“由于CRI-O是专为Kubernetes量身定制的，因此它针对性能、稳定性、兼容性和对标准的遵守情况进行了调整，特别是Kubernetes一致性测试。...在这项工作的基础上，开发了CRI-O项目（最初称为OCID），为Kubernetes提供轻量级运行时。...监控 - github.com/containers/conmon是CRI-O的一个实用程序，用于监视容器，处理来自容器进程的日志记录，为附加客户端提供服务以及检测和报告内存不足（OOM）情况。
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。...02 写在后面 本文章将以“指导面试，智取Offer”为宗旨，为广大Java开发求职者扫清面试道路上的障碍，成为面试官眼中的精英，朋友圈里的大神。
由于最坏情况下我们需要对每个非叶子结点执行MAX-HEAPIFY操作，所以总时间复杂度为O(nlogn)。因此，对一个大小为n的堆，MAX-HEAPIFY的最坏情况运行时间为Ω(Ign)。...另一方面，由于堆的大小为 n，因此我们可以通过直接返回堆的最大值，来计算从根节点到叶节点路径上的每个节点的最大值。这种方法的时间复杂度为 O(n)。...这是因为每个结点最多被交换了一次，并且每次交换都会使得堆的状态更加满足 MAX-HEAP 的定义。因此，最坏情况下，MAX-HEAPIFY 的运行时间为 O(n)，即与堆排序的时间相同。...根据这种设置，我们可以发现以下特征： 1.对于从根节点到每个叶节点的路径，每个节点都有一个唯一的值，并且每个节点的值都比其子节点大。 2.由于堆的大小为 n，根节点的值为 n，而叶节点的值为 1。...在我们构造的堆中，从根节点到每个叶节点的路径长度在 1 到 log2(n) 之间，因此 MAX-HEAPIFY 的最坏情况运行时间为 O(log2(n))。
x^2 + y^2 = r^2# mach-o文件分析多余的类和方法.md 背景 最近做包大小优化，在做项目代码优化时，其中有一个过程是分析Mach-O文件，看网上很多文章都说通过otool分析Mach-O...哪里来的？怎么跟otool命令结合起来使用？怎么获取差值？怎么结合使用正则表达式，等等？笔者在没有大佬带领的情况下，只能是一步步趟过来。...原理 首先来看Mach-O是什么，Mach-O是Mach Object文件格式的缩写，是一种记录可执行文件、对象代码、共享库、动态加载代码和内存转储的文件格式。...比如导出到classrefs.txt otool -arch arm64 -v -s __DATA __objc_classrefs TestClass > classrefs.txt 查看Mach-O所有使用方法的集合...最后所有方法中剩下的就是无用的方法。
推导大O阶方法： 在常数1取代运行时间中的所有加法常数； 在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项； 如果最高阶项存在且不为1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。...另外有些算法的时间复杂度存在最好、平均和最坏情况： 最好情况：任意输入规模的最小运行次数(下界) 平均情况：任意输入规模的期望运行次数 最坏情况：任意输入规模的最大运行次数(上界) 例如：在一个长度为N...的数组中搜索一个数据x 最好情况：1次找到 平均情况：N / 2次找到 最坏情况：N次找到 在实际中一般情况关注的是算法的最坏运行情况，所以数组中的搜索数据时间复杂度为： 2.3 -> 常见时间复杂度计算...实例3基本操作执行了10次，通过推导大O阶方法，时间复杂度为 O(1) 4. 实例4基本操作执行最好1次，最坏N次，时间复杂度一般看最坏，时间复杂度为 O(N) 5....实例5基本操作执行最好N次，最坏执行了(N*(N+1)/2次，通过推导大O阶方法+时间复杂度一般看最坏，时间复杂度为 O(N^2) 6.
首先，我们需要遍历动态集合 S，找到最大的元素。 2. 在最坏的情况下，我们需要遍历整个集合 S，所以运行时间是 O(m)，其中 m 是集合 S 的长度。...在最坏情况下，我们需要遍历整个表 T，因此运行时间为 O(m)。...如果是，则检查相应的值是否大于当前的最大值。如果是，则更新最大值。 这个过程在最坏情况下的运行时间为 O(m)，其中 m 是直接寻址表 T 的大小。...该过程的时间复杂度为 O(m)，因为需要遍历整个集合 S。在最坏情况下，集合 S 中的所有元素都相等，因此需要遍历所有元素才能找到最大元素。因此，该过程的最坏情况下的运行时间为 O(m)。...在最坏情况下，需要遍历整个直接寻址表 T，即进行 m 次比较操作来确定最大值。因此，在最坏情况下，该过程的运行时间复杂度为 O(m)。
「推导大O阶」：将得到的总的时间复杂度，经过系列步骤推导，最终得到的就是大O阶。 「推导大O阶方法」： 「用常数1取代运行时间中的所有加法常数」。 「在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项」。...< O(n^n) 最坏情况与平均情况 我们查找一个有个随机数字数组中的某个数字，最好的情况是第一个数字就是，那么算法的时间复杂度为 O(1) ，但也有可能这个数字就在最后一个位置上待着，那么算法的时间复杂度就是...O(n) ，这是最坏的一种情况了。...「最坏情况运行时间是一种保证，那就是运行时间将不会再坏了。在应用中，这是一种最重要的需求，通常，除非特别指定，我们提到的运行时间都是最坏情况的运行时间。」...对算法的分析，一种方法是计算所有情况的平均值，这种时间复杂度的计算方法称为平均时间复杂度。另一种方法是计算最坏情况下的时间复杂度，这种方法称为最坏时间复杂度。
文章提出 在写一个从接口中读取实时数据然后存到自己数据库的小demo时候，发现数据从某一天到现在的都停止了。...我的操作就是找到最早没有读到的时间点，然后修改redis中的时间点，启动定时任务就好了。 but 因为间隔的时间比较长，所以任务方法执行的时间超过了定时任务的周期，那么问题来了？？？...比如我定时任务是每一小时执行一次，我方法执行了1.5个小时。项目从1点启动，1点开始执行定时任务，那么2点的时候任务还没有执行完毕，那么任务是否又开启一个？？？...] args) { SpringApplication.run(ScheduleDemoApplication.class, args); } } 结论 1）如测试代码1，默认情况下...，当定时任务的周期小于方法的执行时间时，定时任务会跳过方法还没有执行完毕的那次（比如我规定1小时执行一次，但是任务的执行时间是1.5小时。
2.2大O的渐进表示法 以下面代码为例： void func(int n) { int count = 0; for (int i = 0; i < n; i++) {...，而只需要 大概执行次数，那么这里我们 使用大 O 的渐进表示法。...大 O 符号（ Big O notation ）：是用于描述函数渐进行为的数学符号. 2.3推导大O阶方法 1 、用常数 1 取代运行时间中的所有加法常数。...另外有些算法的时间复杂度存在最好、平均和最坏情况： 最坏情况：任意输入规模的最大运行次数 ( 上界 ) 平均情况：任意输入规模的期望运行次数 最好情况：任意输入规模的最小运行次数 (...下界 ) 例如：在一个长度为 N 数组中搜索一个数据 x 最好情况： 1 次找到 最坏情况： N 次找到 平均情况： N/2 次找到 3.空间复杂度 空间复杂度是对一个算法在运行过程中
六、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)) 。...如果算法的运行时间为θ(g(n))，则它的最坏情况运行时间为O(g(n))，且最好情况运行时间为Ω(g(n))。 2....如果算法的最坏情况运行时间为O(g(n))，且最好情况运行时间为Ω(g(n))，则它的运行时间为θ(g(n))。...对于最坏情况复杂度，由定义可知该复杂度不超过运行时间的上界。因此，如果 T(n) = O(g(n))，则最坏情况下的复杂度也是 O(g(n))。...综上所述，算法的运行时间为θ(g(n))时，它的最坏情况运行时间为O(g(n))，且最好情况运行时间为Ω(g(n))。
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。证明你的答案。...因此，线性查找的平均情况和最坏情况运行时间分别为 O(n) 和 Θ(n)，其中 O 表示大O符号，Θ 表示渐进紧确界符号。...综上所述，线性查找的平均情况和最坏情况运行时间为 O(n) 和 Θ(n)，分别是数组长度的线性函数。 # 四、应如何修改任何一个算法，才能使之具有良好的最好情况运行时间?...文心一言： 要使一个算法具有良好的最好情况运行时间，可以考虑以下几个方面： 1.选择合适的算法：选择适合问题的算法，可以使算法更高效。例如，在查找算法中，可以选择二分查找、插入排序等高效的算法。...需要注意的是，为了获得良好的最好情况运行时间，有时需要牺牲算法的平均和最坏情况运行时间，需要在实际应用中权衡选择。
时间复杂度是一个分析方法 ，用于分析一个算法的运行相对时间，一个算法的时间与其中的语句执行次数成正比例，算法中基本操作执行次数，就是算法的时间复杂度。 ...N^2 + 2* N + 10 那么它的时间复杂度就是O(N ^ 2) 大O的渐进表示法 大O是用于描述函数渐进行为的数学符号。 ...常数 那么就是 O(1) 这里的理解方式是 大O去掉了那些对结果影响不大的项，简洁明了的表示出了执行次数； 而且算法中也有时间复杂度存在最好、平均、最坏的情况： 最坏情况，任意输入规模的最大运行次数...平均：任意输入规模的期望运行次数 最好情况：任意输入规模的最小运行次数 我们一般关注最坏的情况。...空间复杂度 空间复杂度是用来衡量一个算法占用的额外的空间的大小。这个与时间复杂度类似，也用大O渐进表示法。
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