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IEEE Spectrum调查:AI 6 种最坏情况

而这个实验观察数据,以及后期对这些孩子追踪观察说明: 那些延迟满足能力强孩子,自我控制能力也就越强,可以在没有外界监督情况下,自主性控制调节自身行为,在某一个任务完成程度上,要更胜一筹。...海伦·托纳警告:“我们在平台上花费时间越多,花在追求积极、高效和充实生活上时间就越少。” 5 人工智能设计“暴政” 把更多日常生活交给人工智能机器是有问题。...即使出于最好意图,AI系统设计,包括训练数据和数学模型,也反映了编程人员“狭隘”经验和兴趣。...例如,研究表明,汽车、包括手机在内手持工具,甚至办公室环境中温度设置都是为适合中等身材男性而设置,这使得包括女性在内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 对人工智能恐惧剥夺了人类利益 构建机器智能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事情。”

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如何从最坏、平均、最好情况分析复杂度?

但是,如果遵循严格渐近分析法,需要掌握大量数学知识,这无疑给我们评估算法优劣带来了很大挑战。 那么,有没有更好地评估算法方法呢?...所以,最坏情况下,使用线性查找时间复杂度为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,它时间复杂度如何计算呢?...当n趋向于无穷时候,常数项意义不是很大,所以,可以忽略,比如(n+2)/2=n/2 + 1,n本身已经趋向于无穷,加不加1有什么意义呢,n倍数是2还是1/2并不会有明显差别。...最好情况 最好情况是什么呢? 如果我们要查找元素正好是数组第一个元素,查找一次就找到了,这无疑是最好情况。 所以,在最好情况下,使用线性查找时间复杂度是O(1)。...所以,通常,我们使用最坏情况来评估算法时间复杂度,这也是比较简单一种评估方法,且往往也是比较准确

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什么情况下不能使用最坏情况评估算法复杂度?

前言 你好,我是彤哥,一个每天爬二十六层楼还不忘读源码硬核男人。 上一节,我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法复杂度,得出结论,通常来说,使用最坏情况来评估算法复杂度完全够用了。...但是,有些算法是不能使用最坏情况来评估算法复杂度。 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情形。...按照上一节说法,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时候,此时,需要创建一个额外数组,同时有一个遍历原数组过程。...所以,在最坏情况下,动态数组插入元素时间复杂度为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,它时间复杂度为O(n^2),这也是最坏情况。 但是,似乎从来没有人告诉你,经典快速排序时间复杂度为O(n^2),而是O(nlog2),这是为什么呢?

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【译】O友好指南

算法复杂度 并不是每个公司在面试时候都会问关于算法复杂度O问题,但是如果你想要到Facebook、Google或Amazon这样公司工作的话,这是你必须要了解知识。...如果你没有很好数学功底,那么你去看课本上关于O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呢? 一个比较直观方法就是,选择不同算法之中,完成同一项任务用时最短那个,也就是我们常说运行时间最短。...我们再来看一个例子: x + x^2 + x^3 你可以放心忽略掉x和x2,因为它们没有x3对结果影响O只是用来判断运行时间增加速率,也叫作渐近分析。...所以我们已经知道了如何计算O,但是我们怎么知道要选择哪些影响因素呢?我们需要尽可能输入,来忽略常数和低阶因素。O表示最坏情况,这才是最有意义比较结果。 PS:我博客支持评论功能啦!

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全球科学家争相预测,尚未出现疫情拐点,最好和最坏情况分别是什么?

《自然》杂志在昨天一篇报道中警告,模型预测准确性尚不明朗,尤其是在模型使用数据不完整情况下。“如果你每周都修正你预测,说疫情将在一两周内达到顶峰,那么最终你将是正确。”...那么,在全球科学家预测和模型分析中,最好和最坏情况分别是什么呢? 最乐观估计: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样个体水平传播2019-nCoV,有20-30%概率引起类似武汉式传播,将爆发一次疫情。...最坏情况估计:3月下旬至5月下旬某个时候达到高峰 不过,还有一些研究人员认为,上述预测过于乐观。...中国香港大学流行病学专家加布里埃尔·梁(Gabriel Leung)认为,中国境外报道死亡率高于钟南山团队报告,因此武汉数据很可能没有考虑症状较轻患者情况

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倒闭潮背后,你不知道O2O背后痛点

比如因为低频次、非刚需而死亡美业O2O;因为线上流量不足、线下壁垒过高而倒下家政、宠物照顾等社区O2O;因为消费低频、资源匮乏而关门婚嫁O2O;因为“大鱼吃小鱼”洗牌而倒闭房产O2O;还有因为巨头林立...产品或服务刚需属性可以说是O2O项目的原始生命力,比如涉及到人们衣食住行相关领域,一定用户基数、消费频率高、因此发展潜力强。...以上“象限法则”概括了O2O行业普遍问题,服务商基本上要面对“地推贵、补贴高、频度低、黏性差”这四难题,O2O企业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,具备移动互联网入口优势,并具有精准用户定位能力,可以说是O2O服务商又一个平台出路。 触宝O2O开放平台“五环疗法”如何解决O2O痛点?...在触宝近日发布会上,CEO王佳梁推出了以触宝电话为入口O2O开放平台,并且针对他总结“地推贵”、“补贴高”、“频度低”、“粘性差”这O2O难点,王佳梁提出了触宝O2O开放平台“五环疗法”。

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CNCF欢迎CRI-O加入孵化项目 - Kubernetes轻量级容器运行时

由Red Hat创建CRI-O是Kubernetes容器运行时接口(CRI)实现,旨在支持使用Open Container Initiative(OCI)兼容运行时。 ?...“CRI-O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方法,以及现有的经过实战检验代码。”...“由于CRI-O是专为Kubernetes量身定制,因此它针对性能、稳定性、兼容性和对标准遵守情况进行了调整,特别是Kubernetes一致性测试。...在这项工作基础上,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一个实用程序,用于监视容器,处理来自容器进程日志记录,为附加客户端提供服务以及检测和报告内存不足(OOM)情况

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请你谈谈O符号(big-O notation)并给出不同数据结构例子

剑指-->Offer 01 O符号描述了当数据结构里面的元素增加时候,算法规模或者是性能在最坏场景下有多么好。 O符号也可用来描述其他行为,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O符号基于时间,内存和性能来选择最好实现。O符号可以对大量数据性能给出一个很好说明。 同时,O符号表示一个程序运行时所需要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)); O描述当数据结构中元素增加时,算法规模和性能在最坏情景下有多好。...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O符号基于时间,内存,性能选择最好实现。O符号可以对大量数据性能给予一个很好说明。...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障碍,成为面试官眼中精英,朋友圈里大神。

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (54)-- 算法导论6.2 6题

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堆,MAX-HEAPIFY最坏情况运行时间为Ω(Ign)。...另一方面,由于堆大小为 n,因此我们可以通过直接返回堆最大值,来计算从根节点到叶节点路径上每个节点最大值。这种方法时间复杂度为 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状态更加满足 MAX-HEAP 定义。因此,最坏情况下,MAX-HEAPIFY 运行时间为 O(n),即与堆排序时间相同。...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路径,每个节点都有一个唯一值,并且每个节点值都比其子节点。 2.由于堆大小为 n,根节点值为 n,而叶节点值为 1。...在我们构造堆中,从根节点到每个叶节点路径长度在 1 到 log2(n) 之间,因此 MAX-HEAPIFY 最坏情况运行时间为 O(log2(n))。

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mach-o文件分析多余类和方法

x^2 + y^2 = r^2# mach-o文件分析多余类和方法.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?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所有使用方法集合...最后所有方法中剩下就是无用方法

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【海贼王数据航海】时间复杂度 | 空间复杂度

推导O方法: 在常数1取代运行时间中所有加法常数; 在修改后运行次数函数中,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常数。得到结果就是O阶。...另外有些算法时间复杂度存在最好、平均和最坏情况: 最好情况:任意输入规模最小运行次数(下界) 平均情况:任意输入规模期望运行次数 最坏情况:任意输入规模最大运行次数(上界) 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 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是算法最坏运行情况,所以数组中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O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O方法+时间复杂度一般看最坏,时间复杂度为 O(N^2) 6.

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (126)-- 算法导论11.1 1题

首先,我们需要遍历动态集合 S,找到最大元素。 2. 在最坏情况下,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 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,则检查相应值是否大于当前最大值。如果是,则更新最大值。 这个过程在最坏情况运行时间为 O(m),其中 m 是直接寻址表 T 大小。...该过程时间复杂度为 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,该过程最坏情况运行时间为 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,该过程运行时间复杂度为 O(m)。

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数据结构与算法 --- 算法前篇

「推导O阶」:将得到时间复杂度,经过系列步骤推导,最终得到就是O阶。 「推导O方法」: 「用常数1取代运行时间中所有加法常数」。 「在修改后运行次数函数中,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某个数字,最好情况是第一个数字就是,那么算法时间复杂度为 O(1) ,但也有可能这个数字就在最后一个位置上待着,那么算法时间复杂度就是...O(n) ,这是最坏一种情况了。...「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,这是一种最重要需求,通常,除非特别指定,我们提到运行时间都是最坏情况运行时间。」...对算法分析,一种方法是计算所有情况平均值,这种时间复杂度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时间复杂度,这种方法称为最坏时间复杂度。

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springboot定时任务方法周期比方法运行时间长

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小demo时候,发现数据从某一天到现在都停止了。...我操作就是找到最早没有读到时间点,然后修改redis中时间点,启动定时任务就好了。 but   因为间隔时间比较长,所以任务方法执行时间超过了定时任务周期,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...,当定时任务周期小于方法执行时间时,定时任务会跳过方法还没有执行完毕那次(比如我规定1小时执行一次,但是任务执行时间是1.5小时。

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时间和空间复杂度

2.2O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 O 渐进表示法。... O 符号( Big O notation ):是用于描述函数渐进行为数学符号. 2.3推导O方法 1 、用常数 1 取代运行时间中所有加法常数。...另外有些算法时间复杂度存在最好、平均和最坏情况最坏情况:任意输入规模最大运行次数 ( 上界 ) 平均情况:任意输入规模期望运行次数 最好情况:任意输入规模最小运行次数 (...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

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文心一言 VS chatgpt (5)-- 算法导论2.2 3~4题

假定要查找元素等可能地为数组中任意元素,平均需要检查输入序列多少元素?最坏情况又如何呢?用0记号给出线性查找平均情况最坏情况运行时间。证明你答案。...因此,线性查找平均情况最坏情况运行时间分别为 O(n) 和 Θ(n),其中 O 表示O符号,Θ 表示渐进紧确界符号。...综上所述,线性查找平均情况最坏情况运行时间为 O(n) 和 Θ(n),分别是数组长度线性函数。 # 四、应如何修改任何一个算法,才能使之具有良好最好情况运行时间?...文心一言: 要使一个算法具有良好最好情况运行时间,可以考虑以下几个方面: 1.选择合适算法:选择适合问题算法,可以使算法更高效。例如,在查找算法中,可以选择二分查找、插入排序等高效算法。...需要注意是,为了获得良好最好情况运行时间,有时需要牺牲算法平均和最坏情况运行时间,需要在实际应用中权衡选择。

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算法时间复杂度和空间复杂度

时间复杂度是一个分析方法 ,用于分析一个算法运行相对时间,一个算法时间与其中语句执行次数成正比例,算法中基本操作执行次数,就是算法时间复杂度。        ...N^2 + 2* N + 10         那么它时间复杂度就是O(N ^ 2) O渐进表示法         O是用于描述函数渐进行为数学符号。        ...常数 那么就是 O(1) 这里理解方式是 O去掉了那些对结果影响不大项,简洁明了表示出了执行次数; 而且算法中也有时间复杂度存在最好、平均、最坏情况最坏情况,任意输入规模最大运行次数...平均:任意输入规模期望运行次数 最好情况:任意输入规模最小运行次数          我们一般关注最坏情况。...空间复杂度         空间复杂度是用来衡量一个算法占用额外空间大小。这个与时间复杂度类似,也用O渐进表示法。

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