是否能利用分治法全然取决于问题是否具有第三条特征，假设具备了第一条和第二条特征，而不具备第三条特征，则能够考虑用贪心法或动态规划法。...算法MERGE(y1,y2,…,yk)是该分治法中的合并子算法，用于将P的子问题P1,P2 ,…,Pk的对应的解y1,y2,…,yk合并为P的解。...五、分治法的复杂性分析 一个分治法将规模为n的问题分成k个规模为n／m的子问题去解。设分解阀值n0=1，且adhoc解规模为1的问题耗费1个单位时间。...1、一定是先找到最小问题规模时的求解方法 2、然后考虑随着问题规模增大时的求解方法 3、找到求解的递归函数式后（各种规模或因子），设计递归程序就可以。...非常明显，我们採用数学归纳法找到了解决方式。
Ω 下界本质上是在不考虑输入的情况下，算法执行所需的最短时间。 在实际情况中，这种表示法并不常用，因为研究最佳情况不能成为算法比较的正确衡量标准。 ? C是常量。...但有时，我们会牺牲一些时间来换取空间的优化。 在实际应用中，牺牲时间或者空间以换取另一方的优化被称为算法分析领域的“时空权衡”。 皮卡丘现在意识到了，他每隔一天就要寻找一个神奇宝贝。...如果你无法在复杂性分析方面直观地考虑所有这些问题，请不要担心。我们很快就会谈到这一点。 我们来看看合并排序算法。...我们甚至看到了一些有效和正确分析这种复杂性的优秀技术，以便及时做出明智的决策。然而，问题出现了， 鉴于我所知道的两种算法的时间和空间复杂性，我该如何选择最终使用哪种算法？有黄金法则吗？...算法的属性，如它们的时间和空间复杂性，都是非常重要的考虑因素。算法使用的输入大小以及可能存在的任何其他约束也有可能产生影响。 考虑到所有这些因素，我们才能做出明智的决定！
在明确方案的情况下，接着继续介绍新的API的要求,它必须实现什么目标，在什么时间范围内？然后是设计本身，该设计包括建议的公共API，但是没有任何实现细节, 这包括设计引入的所有公共方法和类型。...我真正欣赏团队的一点是，他们在YouTube上现场直播了这次会议，任何人都可以观看，尽管有时在会议期间聊天中留下的评论和反馈可能被认为是讨论的一部分，但这主要是一种仅查看的方法，在YouTube上，.NET...我建议开发人员应该很熟悉这个阶段，开发人员在git分支上完成了一些工作，一旦该工作完成并准备好考虑合并，就可以创建一个PR，一般可以直接合并到项目，但是出于质量考虑，其他开发人员通常会进行一个或多个代码审查...，在Microsoft .NET世界中，这必须要考虑全面，因为不一致和性能问题可能是以后要解决的问题。...在这个例子中（Json扩展库），我们可以看到很多评论，包扩多个有经验的专家，您将看到有关代码复杂性的详细反馈，这是我从提出和讨论的小项目中学到很多东西的地方，随着时间的推移，您可以观看PR，甚至可以查看较新的提交
在时间紧迫的情况下，工程师只会在单个目标的代码库中包含这些库的更新版本。...一旦所有 destination 的代码存在于一个 repo 中，它们就可以合并为一个服务。...后续演进的方向是设计一种更健壮的方法，以防止单个 destination导致整个服务瘫痪，同时仍将所有 destination 保持在一个单体中。 （2）缓存（内存中）效率变低。...现在，由于缓存分散在3000 多个进程中，因此命中率大大降低。最后，考虑到实际的运营收益，接受了效率的损失。 （3）更新一个依赖项的版本可能会破坏多个 destination。...在进行架构选择时，并不存在绝对的好坏，是一个权衡的过程，需要从多个维度考虑。 新的架构是否能带来新的复杂性，带来的复杂性是否能被充分评估，以及如何应对，如上文提到的“共享多版本的问题”。
可以用来判断两个结点是否在同一个集合，如果根结点不同自然就不再同一个集合中。...3.Union(x,y) 合并操作，将连个元素合并到同一个集合当中，在合并之前，一般利用Find_Set()来判断是否在同一个集合当中。 如图为合并操作： ?...并查集的优化方法（改进时间的启发式策略） 1 路径压缩（Path Compression）是一种在每次使用“ 查找”（Find_Set）时压扁树结构的方法。...有几种情况，即是否使用路径压缩(Path Compression)和按秩合并(Union by rank)的四种情况，如果不使用优化手段，树可以无限制的增长，这样查找和合并的时间就是O(n)....A[a][b],这是询问是否ab在同一个集合。
利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解； 第一条特征是绝大多数问题都可以满足的，因为问题的计算复杂性一般是随着问题规模的增加而增加； 第二条特征是应用分治法的前提它也是大多数问题可以满足的，此特征反映了递归思想的应用...；、 第三条特征是关键，能否利用分治法完全取决于问题是否具有第三条特征，如果具备了第一条和第二条特征，而不具备第三条特征，则可以考虑用贪心法或动态规划法。.../二分排序 时间复杂度 O(logn) 递归 两个步骤：1.拆分 2.合并 ''' def merge_sort(nums=list): #取mid以及左右两个数组 mid = len(...12,2,23,45,67,3,2,4,45,63,24,23] #查找 print(solve(lis,45)) #YES~ print(solve(lis,5)) #NOT~ 五、找出一组序列中的第...k 小的元素，要求线性时间 ''' O(nlogn) 用快排的方法，选定pivot然后通过左右两个分组递归得出结果 ''' # 划分 def partition(nums=list): pi
在时间紧迫的情况下，工程师只会在单个目标的代码库中包含这些库的更新版本。...一旦所有 destination 的代码存在于一个 repo 中，它们就可以合并为一个服务。...后续演进的方向是设计一种更健壮的方法，以防止单个 destination导致整个服务瘫痪，同时仍将所有 destination 保持在一个单体中。 （2）缓存（内存中）效率变低。...现在，由于缓存分散在3000 多个进程中，因此命中率大大降低。最后，考虑到实际的运营收益，接受了效率的损失。 （3）更新一个依赖项的版本可能会破坏多个destination。...在进行架构选择时，并不存在绝对的好坏，是一个权衡的过程，需要从多个维度考虑。 新的架构是否能带来新的复杂性，带来的复杂性是否能被充分评估，以及如何应对，如上文提到的“共享多版本的问题”。
，需要时间资源的量称为时间复杂性，需要空间资源的量称为空间复杂性。...C=F(N,I,A)，用N，I，A分别表示算法要解的问题的规模，算法的输入和算法本身，F表示是上诉N，I，A的确定的三元函数，C表示复杂性 一般只考虑3种情况下的时间复杂性，即最坏情况，最好情况，平均情况...实践表明，可操作性最好且最有实际价值的是最坏情况下的时间复杂性。...I+1中的状态通过状态转移方程得来，与其他状态没有关系，特别是与未发生的状态没有关系 动态规划算法有一个变形方法——备忘录方法，这种方法不同于动态规划算法“自底向上”的填充方向，而是“自顶向下”的递归方向...贪心算法：总是做出在当前看来最好的选择，也就是说贪心算法并不从整体最优考虑它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。
重构：寻找优化和改进代码的方法。 提取方法（又名提取函数） 将代码片段从现有方法移到新方法中，而新方法的名称明确说明了其功能。这种技术有助于降低复杂性并提高代码的可读性。...这种方法可以降低在分支上重构代码的复杂性，避免在合并代码时出现问题。 方法组合 代码过长不便于理解，而且也不方便修改。方法组合指的是一系列的操作，将方法改成顺序结构并删除重复的代码。...在着手重构之前，请先回答下列几个问题： 哪些任务最优先？ 开发的速度如何？ 开发人员是否感觉到了快速交付代码的压力？ 解决技术负债的流程都有哪些？ 实施了哪些类型的代码审核？...即使在成功发布产品之后，软件公司也可以通过这种方式保持竞争力。 为了获取高层管理的支持，还有一个更好的方法，即量化团队当前花费在修复原始代码中的错误或bug上的时间。具体一点，比如每天一个小时？...在同一个Sprint中，我们经常发现后面的功能用到了我们之前清理过的代码。我们就会立即享受重构的好处。
尽管与视角视图方法相比，BEV方法在精度和速度估计方面得到了改进，但将BEV技术部署到实际自动驾驶车辆中仍然具有挑战性。...在分析中，作者考虑了模型复杂性和基准测试指标，因为它们是神经网络模型在实际部署中必不可少的指标。...每个图像都被单独“提升”到每个摄像机的特征片状体中，“将所有片状体合并到栅格的鸟瞰视角中”，“最终将不同轨迹射向成本图”。随着BEV方法的出现，预计纯视觉方法将很快达到LiDAR方法的性能。...在作者的实验中，合并相邻单元的数量经验上设置为2。...通过在ElanNet中添加NuImage预训练，性能得到了显著提高，FPS达到30.3，同时mAP和NDS分别提高了42.0和50.1。
在确定 DevOps Pipeline的范围时，需要牢记以下一些关键注意事项： 应用程序大小： 考虑您正在使用的应用程序的大小和复杂性。...在选择版本控制系统时要评估的关键标准 在为您的项目选择版本控制系统时，请考虑以下因素： 可扩展性： 版本控制系统是否支持具有许多文件和分支的大型存储库？...性能： 系统处理克隆、分支和合并等操作的速度有多快？ 集成： 系统是否与 DevOps 工具链中的其他工具很好地集成？ 社区和支持： 是否有活跃的用户社区和可靠的支持？...选择适当部署策略的注意事项 在决定部署策略时，考虑以下因素至关重要： 应用程序复杂性： 应用程序的复杂性会影响最合适的部署策略。...例如，简单的 Web 应用程序可能受益于蓝绿部署方法，而更复杂的分布式系统可能需要金丝雀发布策略。 风险承受能力： 考虑组织在部署期间愿意承担多少风险。一些策略可能比其他策略涉及更多风险。
（2）复杂性：上述分析还相对比较单一，实际上哪怕是对于同一个算子也可以同时应用多种不同的基础并行方式，如果考虑到由这些基础并行方式复合所构成的混合并行方式，则会导致问题变得非常复杂。...大模型分布式训练系统对比示意图 （2）在复杂性方面，由于具备在多样性上的优势，Galvatron 面临了前所未有的庞大搜索空间，为此，研究者探究了几条目前大规模分布式训练过程中的一些经过实验性或理论性验证的重要观察...（3）在实用性方面，该研究结合了理论建模和实验测量两者的优势，实现对内存、通信、计算开销的精确估计，甚至考虑到了计算与通信重叠所导致的 GPU 执行效率下降问题，从而保证能够得到足够准确的自动并行优化结果...在搜索空间上，Galvatron 是业界首个考虑 4 种主流并行方法的自动并行训练系统，包括包括数据并行（data parallelism, DP）、分片数据并行（sharded data parallelism...实验表明，在不同模型规模和不同内存限制下，Galvatron 相比于总是取得最优的吞吐率，与现有的最先进的单一并行方法和混合并行方法相比，训练吞吐量均有显著提升。
对于未知的未知，不清楚该做什么，或者提出的解决方案是否有效。唯一确定的方法是读取系统中的每一行代码，这对于任何大小的系统都是不可能的。甚至这可能还不够，因为更改可能依赖于一个从未记录的细微设计决策。...四、降低复杂性的方法 1、日常开发留出一点战略规划时间 大多数程序员日常以战术编程的心态来进行软件开发。例如新功能或错误修复。乍一看，这似乎是完全合理的：还有什么比编写有效的代码更重要的呢？...当然既然是投资，就要考虑投入产出比，不应该吹毛求疵，只要发现一点不合理的地方就整体大重构。推荐的方式小步快跑的方式，在日常开发中留出5%-10%的时间来做战略设计。...一致的命名方式与重用普通类的方式一样，可以减轻认知负担：一旦读者在一个上下文中看到了该名称，他们就可以重用其知识并在不同上下文中看到该名称时立即做出假设。...在敏捷方法中，软件系统是通过一系列迭代开发的，每个迭代都添加并评估了一些新功能。
这种方法在许多现代机器学习和深度学习应用中得到了广泛应用。 端到端算法的优点 简化流程：通过减少中间步骤，简化了数据处理流程，降低了出错的可能性。...模型解释性强：每个子问题和合并步骤都是透明的，易于理解和解释。 分治算法的缺点 复杂性增加：需要设计和实现分解和合并步骤，增加了算法的复杂性。...这种方法可以通过大量标注数据进行训练，最终得到一个高效的分类模型。 相较之下，分治算法在图像分类中的应用较少。...以快速排序为例，它通过递归地将数组分成更小的子数组进行排序，然后合并排序结果，达到了高效的排序效果。 相反，端到端算法在排序问题中并不常见。...在实际应用中，选择合适的算法需要综合考虑问题的性质、数据和资源的可用性，以及对结果解释性的需求。通过理解和比较这两种算法的特点和适用场景，开发者可以做出更加明智的技术决策，提升系统的整体性能和可靠性。
Minimum execution time: {min(times)}") 这里用到了一个骚操作，通过f-strings魔术方法导入了算法名称，不懂的可以自行查看使用方法。...但也看到了冒泡排序的缺点是速度慢，运行时间复杂度为O（n 2）。因此，一般对大型数组进行排序的时候，不会考虑使用冒泡排序。 Python中的插入排序算法 像冒泡排序一样，插入排序算法也易于实现和理解。...在合并排序的情况下，分而治之方法将输入值的集合划分为两个大小相等的部分，对每个一半进行递归排序，最后将这两个排序的部分合并为一个排序列表。...衡量合并排序的大O复杂度 要分析合并排序的复杂性，可以分别查看其两个步骤： merge()具有线性运行时间。...本教程中的实现min_run = 32是其中一种可能性。 衡量Timsort的大O时间复杂性 平均而言，Timsort的复杂度为O（n log 2 n），就像合并排序和快速排序一样。
# 优化 对冒泡排序常见的改进方法是加入标志性变量 exchange，用于标志某一趟排序过程中是否有数据交换。...“合并”—— 将划分后的序列段两两合并后排序。 我们先来考虑第二步，如何合并？ 在每次合并过程中，都是对两个有序的序列段进行合并，然后排序。...# 空间复杂度 由前面的算法说明可知，算法处理过程中，需要一个大小为 n 的临时存储空间用以保存合并序列。 # 算法稳定性 在归并排序中，相等的元素的顺序不会改变，所以它是稳定的算法。...空间复杂度 O(n+r) 稳定性 稳定 复杂性 较复杂 # 时间复杂度 通过上文可知，假设在基数排序中，r 为基数，d 为位数。...则基数排序的时间复杂度为 O(d(n+r))。 我们可以看出，基数排序的效率和初始序列是否有序没有关联。
在信息论中，使用熵来度量信息的不确定性。 John Ousterhout选择从认知的负担和开发工作量的角度来定义软件的复杂性，并且给出了一个复杂度量公式： ?...系统整体的复杂度并不简单等于所有子模块复杂度的累加，还要考虑开发维护该模块所花费的时间在整体时间中的占比（对应权重值tp）。...在不减少功能的前提下，减少方法的数量，意味着接口的通用性提升了。 接口使用的场景有多少？如果接口只有一个特定的场景，可以将多个这样的接口合并成通用接口。 满足当前需求情况下，接口的易用性如何？...可以消除重复时合并，比如抽离重复的代码到一个单独的方法中。 通用代码和专用代码分离，如果模块的部分功能可以通用，建议和专用部分分离。...应用原则和方法论实质是借鉴已有的经验，可以减少我们自行摸索的时间。探索新的方法可以帮助我们适应新的场景，但是新方法本身需要经过时间检验。 九、参考文档 [1] John Ousterhout.
2、验证数据的复杂性和数据质量 数据迁移的另一个重要的部分是验证数据复杂性，以确定采用的最佳方法。检查和评估不同形式的数据，验证将要迁移的数据、数据的位置、存储的位置和方式，以及迁移后的格式。...您可以采用两种方法:“一次性”迁移或“持续”迁移。 如果选择“一次性”迁移，则整个数据传输将在特定的时间段内完成，例如在24小时内完成。当数据经过ETL处理并被移动到一个新数据库时，活动的系统会关闭。...这意味着没有停机时间。虽然这种方法更复杂，但是更安全，因为数据是连续迁移的。 6、数据迁移过程需要多沟通和交流 数据迁移过程很可能需要多个团队的参与。确保团队间交流流程是一个重要的数据迁移最佳实践。...验证您是否有正确的资源来完成每个任务。 必须考虑: 对数据迁移过程拥有最终决定权的是谁？ 谁有权力决定它是否成功地完成了？ 迁移后谁负责数据验证？...在每个阶段测试您的数据迁移：计划、设计、实现和维护。只有这样你才能确定是否及时达到预期的结果。
（可能触发级联切割和合并） // 更新势能（这部分是理论上的，不会在代码中直接体现） // 势能函数可能考虑节点的度数、节点是否在根列表中等因素 // 如果势能降低了，那么摊还成本就会减少以反映这一点...智谱清言： 在计算机科学中，摊还分析是一种分析算法复杂度的方法，它通过考虑算法的每次操作的平均开销来评估算法的性能，而不单纯考虑最坏情况下的性能。...在 decreaseKey 函数中，我们首先对比新键值和原键值的大小关系，只有新键值小于等于原键值时才进行降低操作。然后根据新键值是否小于父节点的键值来判断是否需要进行级联剪切操作，保持堆的性质。...树的合并：在提升节点为根节点的过程中，如果存在度数相同的根节点，可能需要将它们合并。 尽管这些步骤中的某些步骤可能需要一些时间，但是在整个操作序列中，这些额外的工作量会被分摊到多个操作中。...在实际应用中，斐波那契堆的实现会更加复杂，并且需要考虑所有相关的操作和优化。通过聚合分析，我们可以证明在整个操作序列中，每个 FIB-HEAP-DECREASE-KEY 操作的平均代价是 O(1)。
这篇文章有两个目的： 1、提供几个在考虑你的服务是否适合用并发来解决时，需要思考的关键点。 2、像你展示不同类型的工作，需要的工程决策也是不同的。 什么是并发 并发意味着不按顺序执行。...太少的 Goroutine 导致你有太多的空闲资源，太多的 Goroutine 导致你有太多的延迟时间。这是您需要考虑的，但是超出了这篇文章的范围。...在某些情况中，有些数字可能要交换好几次。 问题： bubboSort 函数是否可以乱序执行？答案是不可以。这组数字是可以拆成一堆小数组并并发的执行排序。...但是，当所有并发工作完成后，没有一个高效的方法将这些小结果合并成最终的结果。我们来看一下并发版本的冒泡排序。...结论 这篇文章的目标就是用具体的例子像你说明，你一定要考虑你的场景到底适不适合并发。这样才能做出更好的工程决策。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
