在高级程序语言例如C语言中可以通过“数据类型”来描述这种存储结构，例如用“数组”来描述顺序存储结构，用“指针”来描述链式存储结构。...（5）数据类型（Data Type） 在高级程序语言中用来描述数据的特性，根据属性不同可以分为： 原子类型：例如C语言中的数据类型整型，实型，字符型，枚举类型，指针类型等。 结构类型：例如数组。...从抽象数据类型角度看，虽然数据元素类型不确定但是具有相同数学抽象特性。 2 抽象数据类型的表示与实现 本章节涉及C语言基本知识，不展开讲，只提供一个大纲供读者自行梳理。...： （1）有穷性：对合法输入值进行有穷步骤，且每一步都在有穷时间内完成； （2）确定性：每条指令含义确切，对相同输入只能得出相同输出； （3）输入：一个算法有0个或多个输入； （4）输出：一个算法有1个或多个输出...(n)) 它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)增长率相同，这就叫做算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。
算法可以用自然语言、图表、伪代码或编程语言等方式进行描述和表示。它在计算机科学中起着至关重要的作用，是构建各种应用程序和系统的基础。...程序设计语言 优点是能直接用计算机执行，缺点是抽象性差，会导致算法设计者忽略“好”算法和正确逻辑的重要性，并需要掌握编程技巧和语言。...伪代码 伪代码介于自然语言和程序设计语言之间，结合某一程序设计语言的基本语法，同时采用自然语言来表达，可以最简明扼要地表达一个给定的算法。...平方时间复杂度 O(n^2)：随着输入规模n的增加，算法需要的时间呈平方级增长。示例：冒泡排序算法、选择排序算法。指数时间复杂度 O(2^n)：随着输入规模n的增加，算法需要的时间呈指数级增长。...再例如，对于一个长度为n的整数数组，如果创建一个相同长度的新数组来存储每个元素的平方，则空间复杂度为O(n)。
完成了数组的封装之后我们还需对其进行复杂度分析： 此处的复杂度分析主要是指时间复杂度分析，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。...1.简单概念 在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同...随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。相关图如下： ? 从图中可见，我们应该尽可能选用多项式阶O(nk)的算法，而不希望用指数阶的算法。...2.大O简单定义（非数学领域） 大O描述的是算法运行时间和输入数据之间的关系 3.简单程序时间复杂度分析 ? 在上述中算法和n呈线性关系，那为什么要使用大O呢？称作O(n)?...其实上述的程序中，实际的实际时间复杂度：T = c1*n + c2，在这里忽略了常数c1和c2。 因此：算法和N呈线性相关，取n的高阶项，因为当n趋于无穷大的时候，低阶项起的作用很小。
简单的说就是某个问题的解题思路。1.2 算法的复杂度算法的复杂度是衡量算法执行效率的一个指标，通常用时间复杂度和空间复杂度来描述。时间复杂度：描述随着问题规模的增大，算法执行时间的增长趋势。...常见的时间复杂度包括：常数时间复杂度 O(1)：无论问题规模多大，算法的执行时间都不会随之增长。线性时间复杂度 O(n)：算法的执行时间与问题规模呈线性关系。...对数时间复杂度 O(log n)：算法的执行时间与问题规模的对数呈线性关系。平方时间复杂度 O(n^2)：算法的执行时间与问题规模的平方呈线性关系。...指数时间复杂度 O(2^n)：算法的执行时间与问题规模的指数呈线性关系。空间复杂度：描述算法执行中所需的额外空间随问题规模增大的趋势。...指数空间复杂度 O(2^n)：算法的额外空间与问题规模的指数呈线性关系。算法的复杂度分析可以帮助我们评估算法的执行效率，并选择合适的算法来解决问题。
算法是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，并且每条指令表达一个或者多个步骤。 算法的核心在于有限的指令序列。 算法的特性 1、输入输出 算法具有零个或者多个输入。...4、时间效率高和存储量低 时间效率指的是算法的执行时间，执行时间越短，算法效率越高。 设计算法应该尽量满足时间效率高和存储量低的需求。...最高次项的指数越大，随着n的增长，结果也会变得增长得特别快。 综上，我们可以得出一个结论： 判断算法效率时，函数中的常数项和其他次要项常常可以忽略，而只关心最高阶项得阶数。...它表示随问题规模 n 的增大，算法执行时间的增长率和 f(n) 的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度。其中 f(n) 是问题规模 n 的某个函数。...5、对数阶 O(log n) 一般是循环过程中，循环判断条件呈指数变化。 6、平方阶 O(n²) 嵌套循环中，内层循环条件初始值为外层条件当前值。 常见的时间复杂度 ?
将生成式AI模型与面向用户的产品集成，通常是运行自己的模型管道（端到端，自己有模型自己开发应用，如ChatGPT和Midjourney）或者调用模型API开发应用。...ChatGPT的算法效率和基础设施建设是同步增长的。随着ChatGPT这种大预言模型的训练数据和参数量呈指数增长，这些操作需要更多的计算资源和存储资源，这是导致大语言模型成本增加在原因。...其次，是作为训练输出结果的参数模型：考虑到过去5年中模型参数呈指数增长，下一代大语言模型很可能是万亿参数模型，快速增长的模型需要足够的空间来存储。 这么多存储空间从哪来？...因此，存储资源盘活系统可以在同一个Linux操作系统实例中与其他应用程序并发运行，在不影响整体功耗的情况下大大提高了硬件利用率，也在一定程度上缓解了AI机房“耗电高”的痛点。...它可以轻松从3台服务器扩展到数千台服务器，并逐个从数千台服务器减少到3台服务器，上述过程中不会出现服务不可用的情况。对于AI行业中训练样本、模型参数的指数级增长，存储资源盘活系统可以自如应对。
通过分析算法的时间复杂度，我们可以估算出算法在不同输入规模下的运行时间增长趋势。 空间复杂度（Space Complexity）：空间复杂度用于估计算法在执行过程中所需的内存空间。...与时间复杂度类似，空间复杂度也通常表示为一个函数，关于输入数据规模的增长情况。了解算法的空间复杂度有助于我们在有限的内存资源下进行程序设计和优化。...它可以帮助开发者选择合适的算法、预测程序的运行时间和内存需求，并优化代码以提高性能。然而，需要注意的是，性能分析通常是一种理论上的估算，实际执行时间可能受到硬件、编程语言和编译器等因素的影响。...指数时间复杂度 - O(2^n)： 指数时间复杂度表示算法的执行时间随着输入规模呈指数增长。 例如：穷举法解决组合问题。 阶乘时间复杂度 - O(n!)...最后，列举了一些常见算法的时间复杂度示例，从常数时间到指数时间不等，强调了选择合适的算法以优化程序性能的重要性。
，有两个明显的缺陷：1) 必须先运行依据算法编制的程序；2) 依赖于特定的计算机、编译器与编程语言等软硬件环境，容易掩盖算法本身的优劣。...算法执行时间的增长率和 f ( n ) f(n) f(n) 的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度 (asymptotic time complexity)，简称时间复杂度。...n ) O(c^n) O(cn) 指数复杂度，其中 c c c 为常数 2 n + 5 n 2 2^n+5n^2 2n+5n2, 4 n + 10 n l o g n 4^n+10nlogn 4n+...最终，intersect 函数的复杂度就是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)。 2.2.6 指数复杂度 指数复杂度算法的解决时间随输入规模的指数增长。...，对于字典而言，包含操作的耗时始终是基本恒定的，而对于列表而言，其包含操作的耗时呈线性增长。
全球每年产生的数字信息量正在呈指数增长。2021年，全球每年产生、复制和使用的数据量达到了79兆亿字节。...随着企业、个人和各种联网设备产生的数据量呈指数增长，如何有效管理海量数据并从中获取价值已经变得非常关键。 非结构化数据的崛起 当我们去看医生时，我们使用的是自然语言进行表达，而不是直接讨论数据。...这意味着医生需要及时消化和掌握的新医学知识数量呈指数增长，给他们带来了巨大挑战。另一方面，医务人员不仅要学习新知识，还需要及时抛弃过时的医学信息，这也是一大难题。...它可以无缝链接各种不同类型的数据源，所以组织可以统一汇总和协调来自各种系统、数据库和应用程序的异构数据。...在数据量持续扩大的世界里，组织面临高效管理多个数据集的艰巨任务。每当业务需求变化时，就会增加数据复杂性。
对应的，我们常常用时间复杂度代表执行时间，空间复杂度代表占用的内存空间。 时间复杂度 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。...计算时间复杂度的要注意的几个点 如果算法的执行时间不随n的增加而增长，假如算法中有上千条语句，执行时间也不过是一个较大的常数。 此类算法的时间复杂度是O(1)。...let x = 1; while (x <100) { x++; } 有多个循环语句时候，算法的时间复杂度是由嵌套层数最多的循环语句中最内层语句的方法决定的。...let a = 1; let b = 2; let c = 3; console.log('输出a,b,c', a, b, c); 递归实现，调用fun函数，每次都创建1个变量k。...，随着数量的增大，递归的实现会越来越慢，基本成指数的增长方式。
计算机程序也是为了解决问题而编写的。同理可知，程序有好的，也有一般的，评判标准主要有两方面：时间与空间。 人们都希望事情解决的越快越好，所以程序解决问题花费的时间一定要少。...算法的好坏评定标准 「时间复杂度 ：T(n)」 一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数f(n),算法的时间度量记作 T(n)=O(f(n)) ，他表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和...f(n)的增长相同，称作算法的渐进时间复杂度(asymptotic time complexity),简称时间复杂度。...线性时间O(n) o(n)表示 随着输入量的增加，时间复杂度呈线性增长。...随着循环层k的增加，算法复杂度为 ? 指数时间 ? 指数时间表示的算法的时间复杂度随着输入量的增加呈两倍数增加。
时间复杂度的详细解析 常见时间复杂度 时间复杂度描述了算法的执行时间与输入规模之间的关系。以下是一些常见的时间复杂度： O(1) - 常数时间复杂度： 无论输入规模如何增加，执行时间都保持不变。...典型的例子是访问数组中的元素。 O(log n) - 对数时间复杂度： 执行时间随着输入规模的增加而增长，但不是线性增长。二分查找是一个常见的O(log n)算法。...O(n^2) - 平方时间复杂度： 执行时间与输入规模的平方成正比。常见于嵌套循环的算法。 O(2^n) - 指数时间复杂度： 执行时间随着输入规模的增加呈指数级增长。...在编程中，特别是在开发大型应用程序时，合理控制内存使用可以避免内存泄漏和应用程序崩溃。 时间与空间复杂度在实际编程中的应用 时间与空间复杂度分析不仅在理论上有用，还在实际编程中具有重要应用： 1....内存管理 在编写程序时，合理管理内存资源是防止内存泄漏和提高应用程序稳定性的关键。了解算法的空间复杂度有助于有效地分配和释放内存。 结论 时间与空间复杂度分析是计算机科学和编程中不可或缺的工具。
所以，需要不断的跟踪(跟踪上次计算的结果)并调用乘法进行计算(构建一个乘法链)。这类不断调用自身的运算形式称之为 递归 。递归可以进一步的分为线性递归和数形递归。...信息量随着算法的输入呈线性增长的递归称之为线性递归。计算n!(阶乘)就是线性递归。由于随着N的增大，计算所需的时间呈线性增长。另外一种信息量随着输入的增长而进行指数增长的称之为树形递归。...时间要求随着输入的增长呈线性的可以叫做线性迭代。 迭代 VS 递归 比较了两个程序，我们可以发现，他们看起来几乎相同，特别是其数学函数方面。在计算n!的时候，他们的计算步数都是和n的值成正比的。...首先分析递归，其实递归最大的有点就是把一个复杂的算法分解成若干相同的可重复的步骤。所以，使用递归实现一个计算逻辑往往只要要很短的代码就能处理，并且这样的代码也比较容易了解。...能用迭代的不要用递归，递归调用函数不仅白费空间，假如递归太深的话还容易造成堆栈的溢出。 数形递归 前面详情过，树递归随输入的增长的信息量呈指数级增长。
QuTrunk使用Python作为宿主语言，利用Python的语法特性实现针对量子程序的DSL(领域专用语言)，所有支持Python编程的IDE均可安装使用QuTrunk。...QPU QPU（Quantum Processing Unit）是指量子处理单元，利用量子叠加性快速遍历问题的各种可能性并找到正确答案。QPU算力随比特数n的增长呈幂指数2n增长。...CUDA还附带一个软件环境，允许开发人员使用C++作为高级编程语言。支持其他语言、应用程序编程接口或基于指令的方法，例如 FORTRAN、DirectCompute、OpenACC。...在相同的价格和功率范围内，GPU可以比CPU提供更高的指令吞吐量和内存带宽。许多应用程序利用GPU的高指令吞吐量和内存带宽能力，在GPU上运行的速率远大于在CPU上运行的运行速率。...CPU算力随比特数n的增长呈线性增长、QPU随n的增长呈n的平方次增长；QPU随n的增长呈幂指数2^n增长。
我呢，从一下几个方面进行一下阐述： 其一，复杂度描述的是算法的执行时间（或者所占内存或者磁盘的空间）与数据的规模的增长之间的一种关系。...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。...其三，常见的算法复杂度： 多项式阶：随着数据的规模的增长，算法的执行时间和所占空间，按照多项式的比例增长。...非多项式阶：随着数据的规模的增长，算法的执行时间与所占空间暴增，这种的代码就性能极差了。 主要包括： O(2^n) 指数阶 O(n!) 阶乘阶 好了，本期的内容到此结束，期待你的反馈！...5.本部分的算法代码我会用c语言或者python语言直接给出实例，可以在pycharm中直接运行
kk从4个方面来探讨，为什么不必对人工智能过度恐惧： 1、AI的性能并没有呈指数级增长 2、如果我们对AI的性能不满意，可以对它重新编程 3、大部分情况下，AI自身重新编程几乎不可能发生 4、目前并不是训练...AI的好时机，它被过度宣传了 AI的性能并没有呈指数级增长 kk提到，在研究商业化的人工智能的优势时，发现人工智能并没有遵循摩尔定律。...为此他还特地去问了专业的AI研究员，他们表示对AI的投入是呈指数增长的，大部分情况下，处理器、周期，数据学习集等的数量呈指数增长。 但是，人工智能的输出并没有呈指数级增长。...AI的性能稳定提高而不是呈指数级增长，这一事实非常重要，因为这意味着我们可能还有数十年的时间来研究它。...不过在上个世纪中，随着AI的广泛应用，导致接入设备数剧增，电力使用的压力也急剧增长，但是电力的效用却没有呈指数级增长。 这导致的直接问题就是，某些方面，AI造成了极度的破坏。
随着计算能力的增加和不断增长的医疗保健数据，目前的AI/ML模型在推理性能方面取得了更好的表现，但其大小和对资源的需求正呈指数级增长。...这两个任务是医疗保健领域中基本信息提取过程的代表性示例，包括视觉（例如医学图像）和文本（例如电子医疗记录）模态。图1a中的虚线显示了深度神经网络的参数数量在过去几年里呈指数级增长。...在与计算能源效率相比较时，AI/ML模型的计算需求呈指数级增长，这也导致了能源可持续性问题（如图1b所示）。...然而，增长速度仍然无法跟上AI/ML模型计算复杂性的增长速度。这导致了计算密度需求呈指数级增长，如图2a中的虚线所示。...每年领先GPU的价格被设定为根据通货膨胀率在2023年1月购买力相匹配，使用美国劳工统计局提供的工具。随着领先GPU性能成本的增加，两种医疗保健任务中的计算费用需求呈指数级增长，如虚线所示。
C语言中数据类型： 原子类型，不可以再分解 的基本类型； 结构类型，由若干个类型组合而成，是可以再分解的； 2.抽象是指抽取出事物具有的普遍性的本质。...、理解和交流 3.健壮性：当输入数据不合法时，算法也能做出相关处理，而不是产生异常或莫名其妙的结果 4.时间效率高和存储量低：时间效率指的是算法的执行时间，对于同一个问题，如果有多个算法能够解决，执行时间短的算法效率高...所谓问题输入规模是指输入量的多少。 在分析程序的运行时间时，最重要的是把程序看成是独立于程序设计语言的算法或一系列步骤。...3.最高次项的指数大的，函数随着n的增长，结果也变得增长特别快 4.判断一个算法的效率时，函数中的常数和其他次要项常常可以忽略，而更应该关注主项（最高阶项）的阶数 5.某个算法，随着n的增大，它会越来越优于另一算法...算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作T(n)=O(f(n))。它表示问题规模的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度。
在上图顶部的“小世界”图中，只需几步就能从一个节点跳到其他任意节点，因此邻域的数量以及相应的图卷积滤波器的感受野呈指数快速增长。...我们可以看到，从红色节点到任意节点仅需两跳（不同颜色表示从红色节点开始到达各个节点的图层）。另一方面，在上图底部的网格图上，我们看到感受野呈多项式增长，因此需要更多的层数才能形成大小相同的感受野。...如上图所示，邻域呈指数增长，并出现了“信息瓶颈”现象：来自许多个领域的大量信息不得不被挤压成单个的节点特征向量，结果导致信息无法传播，且模型性能下降。...深度GNN可能会被应用于处理远程信息，但如果图结构导致感受野呈指数增长，信息瓶颈现象则会阻止远程信息的有效传播。这也是为什么深度模型的性能无法提高。...他们聚焦于常见基准的缺陷，并指出简单模型和复杂模型在相同条件下的表现相差无几。 我们观察到的一些与深度结构相关的现象（包括性能随深度加深而降低），可能仅是因为小型数据集的过度拟合。
1 Lambda 错误类型 深入研究错误处理策略之前，先了解 AWS Lambda 中可能发生的错误类型。 1.1 调用错误 当 Lambda 函数被触发但无法正确执行时发生。...如果函数的执行时间超过配置的超时时间，将导致超时错误。 如处理大型数据集的 Lambda 函数超过了配置的超时时间，导致超时错误。...2.2 带有指数回退的重试 场景 调用外部服务时，Lambda 函数经常遇到瞬时故障，这通常是暂时的，可能由于网络故障或外部服务的临时不可用导致。...解决方案 实现带有指数回退的自动重试，以减轻瞬时故障。这有助在暂时问题期间防止向下游服务发送过多请求。 指数回退是一种技术，其中重试尝试之间的时间呈指数增长。...这允许你通过故意引入错误并观察系统响应的方式，验证应用程序的弹性。 在 AWS Lambda 中掌握错误处理对于构建具有弹性的无服务器应用程序至关重要。
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