现实中项目经理或者产品经理的职责是对产品负责，正常来讲不会关心技术实现细节，只关心功能，对于整个产品特性是有好处的，如果只是从程序员角度出发去做产品，在功能上可能非常稳定，但产品特性肯定会大打折扣。...程序员要做的事情就是功能完整实现，达到稳定的效果，当然产品经理如果对技术一窍不通，就会闹出极大的笑话，甚至会惹怒程序员，这种事情已经不止发生过一次，前些日子发生的让app根据手机壳的颜色变化做出相应的动作...目前国内的软件产品最初的需求和最后交付的产品差别相当巨大，倒是真正发挥了顾客至上的特性，根本没有什么设计，客户说什么就是什么的设计理念。...这种做法倒是哭了一大片的程序员兄弟，因为这种残酷的需求变化导致程序员离职的概率非常高。...程序员对待需求变化在合理状态下需要平常心对待，抗压能力也是优秀程序员的一个品质，只有经受住大的项目考验的程序员才是合格的程序员。
Spring相关 spring工作原理简单介绍 循环依赖问题 spring/spring boot启动加载过程 ？springboot是怎么运行起来的 使用springboot的好处是什么？...嵌套事务子事务什么时候commit？ spring和springMVC是什么关系？有没有用过JdbcTemplate？16.springMVC中对整个请求的处理流程是怎样的？...对spring的理解,仔细讲解一下spring的两大特性。说一下AOP中的切面切点。用过哪些注解，注解的生命周期 你知道Spring的Scope吗？...spriong ioc的生命周期，init-method，intilizingbean接口方法afterPropertiesSet的先后顺序； @transactional注解在什么情况下会失效，为什么....Spring如何维护它拥有的bean 问了class A和B相互依赖的情况下，spring如何对这两个bean进行加载 spring的bean加载机制和加载过程是怎样的；bean是什么时候消亡； 对spring
进入插入模式 在命令行模式下： 按「i」切换进入插入模式，从光标当前位置开始输入文件； 按「a」进入插入模式后，是从当前光标所在位置的下一个位置开始输入文字； 按「o」进入插入模式后，是插入新的一行...(不存盘强制退出 vi) 其他操作 复制、跳转、查找、显示行号等 参考教程：vi编辑器的使用 二、java基础 （在熟悉C系列编程语言的基础上学习） 1、其数据类型、程序控制语句（循环、分支、...多个 targ et 可以存在相互依赖关系。...java 运行 Java 程序 jar 打包生成 jar 文件 war 打包生成 war 文件 四、Junit 是什么 JUnit是一个Java语言的单元测试框架。...测试单元中的每个方法必须可以独立测试，测试方法间不能有任何的依赖 开发者涨薪指南 48位大咖的思考法则、工作方式、逻辑体系
我们不关心编写程序所用的语言是什么，也不关心这些程序将跑在什么样的计算机上，我们只关心它所实现的算法。...这样，不计那些循环索引的递增和循环终止的条件、变量声明、打印结果等操作，最终在分析程序的运行时间时，最重要的是把程序看做是独立于程序设计语言的算法或一系列步骤。...基于我们对函数渐近增长的分析，推导大O阶的表示法有以下几个规则可以使用： 1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数； 2.在修改后的运行次数中，只保留高阶项； 3.如果最高阶项存在，且常数因子不为1，则去除与这个项相乘的常数...； 所以，上述算法的大O记法分别为： 算法一：O(1) 算法二：O(n) 算法三：O(n^2) 常见的大O阶 1.线性阶 一般含有非嵌套循环涉及线性阶，线性阶就是随着输入规模的扩大，对应计算次数呈直线增长...，内层循环就执行100次，那总共程序想要从这两个循环中出来，就需要执行100*100次，也就是n的平方次，所以这段代码的时间复杂度是O(n^2). 3.立方阶 一般三层嵌套循环属于这种时间复杂度 public
，只要是没有循环等复杂结构，那这个代码的时间复杂度就都是O(1) 。...，只要代码里只有一个循环结构，即输入规模和执行次数呈线性相关，那这个代码的时间复杂度就都是O(n) 。...：代码在最理想情况下执行的时间复杂度。...最好情况时间复杂度：代码在最坏情况下执行的时间复杂度。...六、总结 总结一下如何快速判断程序的时间复杂度： 只关注循环最多的那部分代码 总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
要分析程序的时间复杂度，首先还是要确定时间复杂度的度量标准— —英文文档里通常会用 metric 这个单词来表示，这个标准规定了在函数中平铺展开的代码、循环中的代码、有函数调用的代码、以及递归调用的代码的时间复杂度的测量方式...在大O标记法中，常见的时间复杂度有一下几类。...常数阶: 常数阶的复杂度通常用O(1)表示，不是说程序只有一行基础代码运行，它的意思是不管程序的输入是什么程序都会运行一个固定数量的运算，这个数可以是任何常数5、100、200都行，重点是他不会随输入的增长才被统计称...< O(n^n) 在写程序时，我们要注意时间复杂度增量的问题，尽量避免爆炸级增长。 了解完时间复杂度的大O标记法后，接下来我们看下怎么把我们平时接触的代码转化为其对应的时间复杂度。...statement2; statement3; } } 假设循环中的语句都是基础操作，没有对函数的调用，那么这个代码有两层嵌套循环，时间复杂度为O(n2)。
其二，它是要解决：how to 让计算机更加的快速且省存储空间的情况下解决你所设定的问题。 其三，评估其性能的指标：时间复杂度和空间复杂度。 问题2：为什么要进行算法的复杂度分析？...其二，还是我开篇说的那就话，从此你就会远离垃圾代码，让你在程序员中与众不同！ 问题3:如何进行算法的复杂度分析？...其一，使用大O表示法 算法的执行时间与每行代码的执行次数成正比，用T(n)=O(f(n)),进行表示，其中T(n)表示算法执行总的时间，f(n)表示每行代码执行的总的次数，n代表数据的规模。...2.若有很多的代码，则分析最大循环嵌套的部分：比如代码的第1行到10行 中只有一个for循环，在14到30行之间存在for循环中嵌套for循环，则此时就要去分析的for循环嵌套for循环的这部分内容。...3.嵌套代码求乘积：比如递归调用的代码，多重循环的代码。 4.多个规模的情况使用加法法则处理。
我们不关心编写程序所用的语言是什么，也不关心这些程序将跑在什么样的计算机上，我们只关心 它所实现的算 法。...这样，不计那些循环索引的递增和循环终止的条件、变量声明、打印结果等操作，最终在分析 程序的运行时间 时，最重要的是把程序看做是独立于程序设计语言的算法或一系列步骤。...一般情况下，随着输入规模 n 的增 大， T(n) 增长最 慢的算法为最优算法。...如果最高阶项存在，且常数因子不为 1 ，则去除与这个项相乘的常数； 所以，上述算法的大 O 记法分别为： 算法一： O(1) 算法二： O(n) 算法三： O(n^2) 1.2.2...，在应用中，这是一种最基本的保障，即使在最坏情况下，也能够正常提供服 务，所以，除非 特别指定，我们提到的运行时间都指的是最坏情况下的运行时间。
下面请允许我开始真正的内容： 本文通篇都是一些概念，但是你需要知道这些更有利于理解时间复杂度等一些概念是什么、怎么来的、为什么需要这个东西(what、where、why)。...因为一个算法执行所消耗的时间理论上是不能算出来的，没错正是理论上，so我们任然可以在程序中测试获得。...在时间频度T(n)中，n又代表着问题的规模，当n不断变化时，T(n)也会不断地随之变化。为了了解这个变化的规律，时间复杂度这一概念就被引入了。...上面的算法中，number每次都放大两倍，我们假设这个循环体执行了m次，那么2^m = n即m = logn，所以整段代码执行次数为1 + 2*logn，则f(n) = logn，时间复杂度为O(logn...上面的嵌套循环中，代码共执行 2*n^2 + n，则f(n) = n^2。
值得注意的是，Javascript现在也可用于服务器端语言（nodejs）。 ? 4、什么是负无穷大？ 负无穷大是JavaScript中的一个数字，可以通过将负数除以零来得到。...28、break和continue语句的作用？ Break语句从当前循环中退出。 continue语句继续下一个循环语句。 29、在JavaScript中，dataypes的两个基本组是什么？...for-in循环的语法是： 在每次循环中，来自对象的一个属性与变量名相关联，循环继续，直到对象的所有属性都被耗尽。 42、描述JavaScript中的匿名函数？...在这种情况下，如果单击子级的处理程序，父级的处理程序也将执行同样的工作。 45、什么样的布尔运算符可以在JavaScript中使用？...默认情况下，在页面加载期间，HTML代码的解析将暂停，直到脚本停止执行。这意味着，如果服务器速度较慢或者脚本特别沉重，则会导致网页延迟。在使用Deferred时，脚本会延迟执行直到HTML解析器运行。
04 平方阶 下面例子是一个循环嵌套，它的内循环刚才我们已经分析过，时间复杂度为O(n)。...所以我们可以总结得出，循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数。 那么下面这个循环嵌套，它的时间复杂度是多少呢?...从这个例子，我们也可以得到一个经验，其实理解大0推导不算难，难的是对数列的一些相关运算，这更多的是考察你的数学知识和能力。 05 立方阶 下面例子是一个三重循环嵌套。...也就是说，我们运行一段程序代码时，是希望看到平均运行时间的。 现实中，平均运行时间很难通过分析得到，一般都是通过运行一定数量的实验数据后估算出来的。一般在没有特殊说明的情况下，都是指最坏时间复杂度。...一般情况下，一个程序在机器上执行时，除了需要存储程序本身的指令、常数、变量和输入数据外，还需要存储对数据操作的存储单元，若输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关，这样只需要分析该算法在实现时所需的辅助单元即可
一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准，身为开发者肯定会经常会听到这2个概念，但它们分别是什么意思呢?...log2n，因此这个代码的时间复杂度为O(logn)。...其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要，写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响，常数部分则忽略，同样的，如果不同时间复杂度的倍数关系为常数，那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度。...的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n²) 了。...可能有的开发者接触时间复杂度和空间复杂度的优化不太多（尤其是客户端），但在服务端的应用是比较广泛的，在巨大并发量的情况下，小部分时间复杂度或空间复杂度上的优化都能带来巨大的性能提升，是非常有必要了解的。
【数据结构】复杂度的重要性—–决定程序运行的效率 前言 在我们写算法的时候，常常会需要考虑一个问题：这个算法好不好？而这个“好”实际上就取决于是算法的复杂度。...步骤3：分析每部分的操作次数 步骤4：累加所有部分的操作次数 分析这里的操作次数，我们可以使用更为简单的方法，请注意，这里的for循环中还嵌套了一个for循环，那么我们可以理解为：在进行大循环的时候，也会进行一次小循环...注意：遇见嵌套类的题目，我们都这样计算：嵌套中有几个循环，就是n的几次方。 步骤5：用大O符号表示 忽略常数项和系数，时间复杂度为 O(n^2)。...如何理解和应用复杂度分析 理解复杂度分析的核心是**能够评估算法在最坏、最好和平均情况下的性能。**这有助于我们在开发过程中选择最合适的算法和数据结构以确保程序的高效运行。...注意：在空间复杂度的计算中，大部分都是O(n)和O(1)，这两个复杂度是最为常见的。 如何理解和应用复杂度分析 理解复杂度分析的核心是**能够评估算法在最坏、最好和平均情况下的性能。
我们试着求解一下，假设循环x次之后，i 就大于 2 了，此时这个循环就退出了，也就是说 2 的 x 次方等于 n，那么 x = log2^n 也就是说当循环 log2^n 次以后，这个代码就结束了。...立方阶O(n³)、K次方阶O(n^k)跟这个一样，只是多层循环而已。...上面就是常用时间复杂度的案例，在时间复杂度分析中，你也许还听说过最好情况时间复杂度、最坏情况时间复杂度、平均情况时间复杂，那这些又是什么呢？先来看一段案例。...最好情况时间复杂度就是，在最理想的情况下，执行这段代码的时间复杂度。就像上面的示例，在最理想的情况下，要查找的变量x正好是数组的第一个元素，这个时候对应的时间复杂度就是最好情况时间复杂度 O(1)。...最坏情况时间复杂度就是，在最糟糕的情况下，执行这段代码的时间复杂度。
其中f(n)是问题规模n的某个函数。 用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，称之为大O记法。 一般情况下，随着n的增大，T(n)增长最慢的算法为最优算法。...2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数，得到的结果就是大O阶 3、常数阶 高斯算法，时间复杂度不是O(3)，而是O(1)。...在保留最高阶项时发现，它根本么有最高阶项，所以这个算法的时间复杂度为O(1)。...6、平方阶 下面例子是一个循环嵌套，它的内循环刚才我们已经分析过，时间复杂度为O(n)。...，**循环的时间复杂度等于循环体的复杂度乘以该循环运行的次数** 那么下面这个循环嵌套，它的时间复杂度是多少呢？
以下是一个串行设计： 上图中，在串行组节点 g_serial1 下分别定义了名称为 shjob、dsjob、pyjob 三个不同种类的作业，三个作业是相互依赖的关系，即它们的运行关系是串行依次执行的关系...以下是一个并行设计： 上图中，在并行组节点 g_parallel 下分别定义了名称为 shjob2、dsjob2、pyjob2 三个不同种类的作业，三个作业是不存在相互依赖的关系，它们均可同时运行。...串并嵌套 在实际应用中，简单的串并是无法满足复杂作业依赖关系，只有灵活应用串并嵌套才可能完成。...该示意图实际运行关系如下图所示： 在实际应用中，不论串并节点数还是嵌套深度都远比以上复杂。对于复杂的应用在此不作一一描述，具体需要用户在实际应用中慢慢体会与理解。...通过 cycle 参数带入实际程序中，让实际程序根据 cycleinterval 值做实际意义的循环处理。
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？...时间复杂度是什么呢？ 时间复杂度 大O复杂度表示法 实际上，说的直白点，就是你写的算法，运行的时间，而这个时间在设计上的层面，就可以称之为时间复杂度。...logn T(n)=O(logn） 如果将该代码执行n遍，则时间复杂度记录为: T(n)=O(n*logn），即 O(nlogn) 其实还有很多，就比如 O(nⁿ) n方阶 其实这个属于最好理解的，就比如我们写的嵌套的...实际上有很多人说，计算这个平均时间复杂度没有任何意义，其实不是，他实际上就是一个衡量程序运行时间的标准，只有这样，我们才能看出这个算法的好，还是坏，你觉得阿粉说的对么？...空间复杂度 我们所有的时间复杂度，是指程序的运行时间，那么空间复杂度同样的，指的时候程序运行的时，所需要占用的空间，记做S(n)=O(f(n))。
一、说明 时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准，身为开发者肯定会经常会听到这2个概念，但它们分别是什么意思呢?...log2n，因此这个代码的时间复杂度为O(logn)。...其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要，写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响，常数部分则忽略，同样的，如果不同时间复杂度的倍数关系为常数，那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度。...n) 的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n²) 了。...可能有的开发者接触时间复杂度和空间复杂度的优化不太多（尤其是客户端），但在服务端的应用是比较广泛的，在巨大并发量的情况下，小部分时间复杂度或空间复杂度上的优化都能带来巨大的性能提升，是非常有必要了解的。
时间复杂度分析 1.只关注循环执行次数最多的一段代码 大 O 这种复杂度表示方法只是表示一种变化趋势。...具体的代码上，我们可以把乘法法则看成是嵌套循环 几种常见时间复杂度实例分析 多项式量级和非多项式量级。其中，非多项式量级只有两个：O(2n) 和 O(n!)。...+n+n)/(n+1) = n*(n+3)/2*(n+1) 时间复杂度的大 O 标记法中，可以省略掉系数、低阶、常量，所以，咱们把刚刚这个公式简化之后，得到的平均时间复杂度就是 O(n)。...这个结论虽然是正确的，但是计算过程稍微有点儿问题。究竟是什么问题呢？我们刚讲的这 n+1 种情况，出现的概率并不是一样的。 为了方便你理解，我们假设在数组中与不在数组中的概率都为 1/2。...+n*(1/n+1)=O(1) 但是这个例子里的平均复杂度分析其实并不需要这么复杂，不需要引入概率论的知识。 首先，find() 函数在极端情况下，复杂度才为 O(1)。
# 时间复杂度 一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某个函数，用 T(n) 表示，若有某个辅助函数 f(n) ，使得当 n 趋近于无穷大时，T(n)/ f(n)的极限值为不等于零的常数...，只要是没有循环等复杂结构，那这个代码的时间复杂度就都是O(1) int i = 1; int j = 2; ++i; j++; int m = i + j; 上述代码在执行的时候，它消耗的时候并不随着某个变量的增长而增长...假设循环 x 次之后，i 就大于 2 了，此时这个循环就退出了，也就是说 2 的 x 次方等于 n ，那么x=logzn也就是说当循环 log2n 次以后，这个代码就结束了。...:平方阶 O(n2) 就更容易理解了，如果把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍，它的时间复杂度就是 O(n2)，这段代码其实就是嵌套了2层 n 循环，它的时间复杂度就是 O(n*n)， 即**O(n2)*...*如果将其中一层循环的 n 改成 m ，那它的时间复杂度就变成了 O(m*n) 立方阶O(n³)、K次方阶O(nk) # 平均时间复杂度和最坏时间复杂度 平均时间复杂度是指所有可能的输入实例均以等概率出现的情况下
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