O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(2n) < O(n!) < O(nn)
从事Linux主机建设和运维的同事们在工作中应该经常会遇到批量修改配置信息或部署应用环境的需求，需要根据需求依次登录目标主机执行一些命令或脚本，使用shell脚本的循环语句是实现这一需求最直观方式。但是普通的for或do while循环都是串行执行的，脚本耗时每个循环耗时*循环次数，在较大规模实施或者目标语句耗时较长的情况下，串行方式的循环脚本执行时间也不容忽视。
第四阶段我们进行深度学习(AI)，本部分（第一部分）主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解，通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果：
在学习Python的过程中，肯定听说过这么一个词：Pythonic，它的意思是让你的代码很Python！
相信大家写业务逻辑的时候，都是面向if、else、for、while、switch编程。但是你见过switch嵌套do..while吗？
闭包是js的一个难点也是它的一个特色，是我们必须掌握的js高级特性，那么什么是闭包呢？它又有什么用呢？
上过程称为Round Trip Time（RTT，往返时间），mget和mset命令节约了RTT，但是大部分指令不支持批量操作。
时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间，而是算法执行语句的次数。 当我们面前有多个算法时，我们可以通过计算时间复杂度，判断出哪一个算法在具体执行时花费时间最多和最少。
python由于它动态解释性语言的特性，跑起代码来相比java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。
经过数据结构与算法先导篇的洗脑，不知道大家对数据结构与算法重要性的认知有没有上了一层台阶。(虽然阅读量少的可怜)。没看过的建议先去看先导篇前端如何搞定数据结构与算法(先导篇)
定义：如果一个问题的规模是n，解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n)，它是n的某一函数T(n)称为这一算法的“时间复杂性”
金庸武侠中描述一种武功招式的时候，经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样，在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面：“快、省、稳”。
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
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
算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。
HTML5学堂：在JS的循环语句当中，for、for-in的确是使用管比较频繁的，但是额外还有两种循环语句，一种是while语句，一种是do-while语句，今天主要讲解这看两种语句，并比较一下它们与for的区别。 学过计算机都会接触到循环，循环有很多种，今天我们就来看看while和do while的区别吧 while语句 语法：while(判断条件){} while循环满足条件后执行大括号内的内容,下面我们来直接看下demo只有当达到条件时累加才会被执行 demo: var sum = 0;//声
本机CPU主频1.8GHZ。 即每秒发送1.810^9个脉冲信号。单个for循环执行时间约等于0.2ms，单个for循环所需要脉冲信号个数 = 2 * 10^(-4) s * 1.810^9 个/s = 3.6 * 10^5 个。
我们的要求很简单，可以先不用考虑性能问题。实现功能即可，回头分析了面试的情况，结果使我大吃一惊。
在计算机程序编写前，依据统计方法对算法进行估算，经过总结，我们发现一个高级语言编写的程序程序在计算机上运行所消耗的时间取决于下列因素：
算法是一组有序的操作步骤，用于解决特定问题或执行特定任务。它是一种精确而有限的计算过程，以输入数据作为起点，经过一系列明确定义的步骤，最终产生输出结果。算法可以看作是一种计算机程序的抽象，但更侧重于高度抽象和通用性。算法通常具备以下特征：
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前两天群里有人问，下面的代码1 比代码2运行时间上慢了100ms，这是问什么？ 请看下面的两个代码片段： 代码1 for(int i=0; i<Integer.MAX_VALUE; i++){ sum+=i; } 代码2 for(int i=0, len=Integer.MAX_VALUE; i<len; i++){ sum+=i; } 我本地使用的JDK1.8执行的，但每次执行这两段的时间基本一样。 下面代码是我执行的测试代码： 代码3 public class Test { p
public static boolean isEqual(byte[] a, byte[] b) {
基本排序算法 这里主要介绍的基本排序算法主要包括: 冒泡排序,选择排序,插入排序,之后的文章会介绍希尔排序,快速排序等高级排序算法, 文章后面会对这几个算法进行性能比较. 基本排序算法的核心思想是对一组数据按照一定的顺序重新排列. 重新排列主要就是嵌套的for循环. 外循环会遍历数组每一项,内循环进行元素的比较. 注: 文中都以实现升序排序为例: 1.冒泡排序 冒泡排序是最慢的排序算法之一, 也是最容易实现的排序算法.使用这种算法进行排序时,数据值会像气泡一样从数组的一端漂浮到另一端,所以称之为冒泡
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一、举例说明 例如有两个数组A和B（当然这个A和B也可以是key=>value形式） A = array('tt','cc','dd','mm') B = array('ad','tt','cc','qq') 希望得到的结果是： sameArr = array('tt','cc') A = array('dd','mm') B = array('ad','qq') 二、解决方案 2.1、方法一：for循环取出数据 1、for循环一个A数组； 2、使用array_search判断元素是否存在B数组中； 3
通常，对于一个给定的算法，我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。 算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法。
第一章 数据结构绪论 1.4 基本概念和术语 1.4.1 数据 数据：描述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被极端及识别，并输入给计算机处理的符号集合。 1.4.2 数据元素 数据元素：是组成数据的、有一定意义的基本单位，在计算机中通常作为整体处理（也叫记录） 1.4.3 数据项 数据项：一个数据元素可以由若干个数据项组成 数据项是数据不可分割的最小单位 1.4.4 数据对象 数据对象：是性质相同的数据元素的集合，是数据的子集。 1.4.5 数据结构 1）不同元素之间不是独立的，而是存在特定的关
我们在面试的时候，总有面试官喜欢问，时间复杂度，空间复杂度，就比如像O(n²) 这种，那么这种时间复杂度是怎么定义的，为啥用这种定义的，最后时间复杂度都代表和你程序有什么关系呢？今天阿粉也来说说关于复杂度自己的看法。
在开发中，我们会经常听到关于时间复杂度、空间复杂度相关词汇，如果你没有这方面的知识，你肯定会一脸懵逼。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。
平常做测试的时候，经常需要测试脚本运行的时间，常规的做法，就是在开关和结尾都打上一个时间点，最后计算出来。但这种作法，都的很low，其实有理好的方式。
这一系列《数据分析工具篇》的开篇，也是数据分析流程中开始和结束的动作，数据导入之后，紧接着需要做的就是对数据的处理，我们会花费几篇的时间，来和大家聊一下常用的处理逻辑和常见的几个包，在数据处理过程中，常用的处理逻辑主要有：for循环优化、广播应用方案以及整体（集合）运算方法，特别是for循环，可以说百分之九十九的函数会出现for循环；常见的包主要有：pandas、pyspark、numpy，这三个包可谓是人尽皆知，特别是前两个，一个是小数据使用的包，一个是大数据使用的包，随着python的不断丰富，这两个包越来越完善，今天我们先了解一下for循环的优化方法：
hello，everyone.爱情只会影响我们打代码的速度，七夕节，我当然打代码了！！！
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。算法是大厂、外企面试的必备项，也是每个高级程序员的必备技能。针对同一问题，可以有很多种算法来解决，但不同的算法在效率和占用存储空间上的区别可能会很大。
算法复杂度分析的意义在于评估算法的执行效率，找出最优解决方案，是优化算法和改进程序性能的基础。通过对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析，可以帮助我们预估该算法运行所需的资源，从而提高程序的性能。
前面我们说了算法的重要性数据结构与算法开篇，今天我们就开始学习如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗呢？请看本文一一道来。
在老家过完粽子节，回到工作地又可以一脸开(无)心(奈)地刷leetcode了。今天的题目是每日温度，给定一个温度数组，求解的目标是算出某一天需要等待几天才能超过该天的温度。
什么是算法？简单来讲，算法就是用于描述解决问题的方法。而现今普遍对算法的定义为：解决特定问题求解步骤的描述，在计算机中表现为指令的有限序列，并且每条指令含有一个或多个操作。
数据结构指的是“一组数据的存储结构”，算法指的是“操作数据的一组方法”。 数据结构是为算法服务的，算法是要作用在特定的数据结构上的。
其实，只要讲到数据结构与算法，就一定离不开时间、空间复杂度分析。而且，我个人认为，复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。
在面试中，现在无论大小公司都会有算法的。其中排序算法也是一种很常见的面试题。比如冒泡，快排等。这些，排序算法自己看了一次又一次，可是过一段时间，又忘掉了。所以，这次就把算法是怎么推导出来的，详细记录下来。看看这次多久还会忘记。
启动程序之后,打开google浏览器对应页面,按F12或者Ctrl+Shift+I进入 开发者工具页面
尊重对象所有权就意味着不要修改不属于你的对象。简单来说就是，如果你不负责创建和维护某个对象及其构造函数或方法，就不应该对其进行任何修改。具体来说就是遵循以下惯例：
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。
所谓算法，其实就是我们用来操作数据、解决程序问题的一组方法。针对同一个问题，我们可以采用不同的算法，然后实现相同的结果。但是针对不同的算法，对于时间和资源的消耗却有不同的差别。而为了分析不同算法的效率，我们常常从 时间 和 空间 两个方面来对比，然后从中挑出最适合我们的解决方案。
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