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创建一种有效的算法来查找时间帧列表中的所有并发时间帧

可以使用以下步骤：

  1. 首先，了解并定义并发时间帧的概念。并发时间帧是指在给定的时间段内，同时发生的多个时间帧。时间帧是指一个时间段内的特定事件或活动。
  2. 确定输入和输出。输入是一个时间帧列表，每个时间帧包含开始时间和结束时间。输出是一个并发时间帧列表，其中每个并发时间帧包含同时发生的时间帧。
  3. 创建一个空的并发时间帧列表，用于存储找到的并发时间帧。
  4. 对时间帧列表进行排序，按照开始时间从小到大的顺序进行排序。
  5. 遍历排序后的时间帧列表，从第一个时间帧开始。
  6. 对于当前时间帧，检查它与之前的时间帧是否有重叠。如果有重叠，则将它们添加到同一个并发时间帧中。
  7. 如果当前时间帧与之前的时间帧没有重叠，则将当前时间帧作为一个新的并发时间帧添加到并发时间帧列表中。
  8. 继续遍历剩余的时间帧，重复步骤6和步骤7，直到遍历完所有时间帧。
  9. 返回并发时间帧列表作为输出结果。

这种算法的时间复杂度为O(nlogn)，其中n是时间帧的数量。通过对时间帧列表进行排序，可以在遍历过程中更有效地检查重叠情况，并将时间复杂度降低到O(n)。

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如何理解V8引擎的垃圾回收机制，试试用动画的方式

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JVM 面试深入理解内存模型和垃圾回收（二）

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重温 A* 算法 A* 算法用于寻找从开始点至目标点之间的一条可达路径.A* 算法在寻路过程中会使用一种简单的方法来评估当前节点与目标点之间的距离.通过将已经经过的路径距离和预估的路径距离相加,算法会首先扩展搜索那些最有...从上图中我们可以看出,从白色的开始点出发,A* 算法搜索了开始点附近的所有节点并沿着离目标点最近的节点找到了一条可达路径.当 A* 算法找到目标点后,他就通过回溯父节点的方式来重建路径....分帧寻路.如果你的游戏并不需要在一帧中就获取完整的寻路结果,那么我们就可以使用分帧寻路来优化 A* 算法.我们可以设置一个循环上限,如果 A* 算法在该循环限制内没能完成寻路,我们便暂停当前寻路,并在下一帧继续...,之后你就可以分帧来搜寻这些(部分)节点之间的路径,与上述的分帧寻路不同的是,你不用限制循环上限,而是一帧一帧的来寻找(部分)节点之间的路径....算法利弊: 每一种优化都有适合的使用情境,如果使用不当,优化效果就会大打折扣. 譬如在动态地图中, HPA 便 需要不时的重新计算簇之间的距离和路径,这会消耗很多的时间.

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