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前端开发未来:回归简约,还是拥抱复杂

然而,这种复杂性也带来了一系列问题: 沟通与协调困难:API契约和通信方法复杂化,增加了沟通成本。 知识与理解差异:前后端开发者之间理解差异,可能导致性能和维护问题。...重复工作:前后端在许多CRUD操作上重复工作,增加了开发时间和成本。 调试与测试难度:需要同时考虑前后端集成问题,增加了调试和测试复杂度。...这带来了许多好处: 简化通信:服务器应用程序无需复杂HTTP或WS契约,可以使用更好方法(如gRPC)与其他服务交换信息。...优化数据传输:只交换HTML标记,所有的“请求-响应”逻辑对用户是透明。 减少前端复杂度:无需传递大量JSON数据来恢复SPA状态,只需传递一个准备好模板。...随着No-Code解决方案出现、AI生成模板、庞大服务器资源和SEO需求,当前前端开发者数量和工具需求正在减少。企业主开始质疑是否真的需要纯前端开发者和纯后端开发者来开发一个简单应用程序。

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复杂链表复制

前言 我们常见链表中一般有3种类型指针:指向下一个节点、指向上一个节点、尾节点指向头节点。在复杂链表中,每个节点除了拥有指向下一个节点指针外,还会有一个指针用于指向链表中任意节点或者null。...本文就跟大家分享下如何复制一个复杂链表,欢迎各位感兴趣开发者阅读本文。 实现思路 相信大多数看到这个问题第一反应是把这个复制过程分成两步: 遍历原始链表,复制每个节点。...image-20221201204750352 那么,对于一个含有n个节点链表,定位每个节点sibling指针都需要从链表头节点开始经过O(n)步才能找到,因此这种方法总时间复杂度是O(n^2)。...时间复杂度降到了O(n)。那么,我们能否在不使用辅助空间情况下实现O(n)时间效率呢? 我们再来换种思路,第一步在复制节点时候,把复制后节点跟到原始节点之后,即A->A'->B......,就是复制链表完整过程,做到了不使用额外空间用O(n)时间复杂度解决了此问题。

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复杂链表复制

题目描述 输入一个复杂链表(每个节点中有节点值,以及两个指针,一个指向下一个节点,另一个特殊指针指向任意一个节点),返回结果为复制后复杂链表head。...(注意,输出结果中请不要返回参数中节点引用,否则判题程序会直接返回空) 题目链接:https://www.nowcoder.com/practice/f836b2c43afc4b35ad6adc41ec941dba...=11178&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking 分析: 注意,原来链表也要分离出来...,虽然不是题目要求,但是既然是复制,肯定是要额外一条链表,不能破坏原来链表。...= null) { // 可能random指向自己,或者一个不在链表中结点 p.random = last.random == null ?

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复杂度分析套路及常见复杂

在第4节,我们通过动态数组插入元素及经典快速排序时间复杂度,解释了有的时候不能使用最坏情况来评估算法复杂度。...在第5节,我们从读音、数学、通俗理解三个方面分析了各种表示算法复杂符号,得出结论还是使用大O比较香,大O代表了算法上界,它与前面讲到最坏情况往往是对应。...还是n; 去除常数项,没有常数项,还是n; 所以,在数组中查找指定元素时间复杂度为O(n)。...常见复杂度 上面我们说了,复杂计算就是计算与输入规模n关系,所以,我们想想数学中关于n函数就能得出常见复杂度了,我绘制了一张表格: 与n关系 英文释义 复杂度 示例 常数(不相关) Constant...后记 本节,我们一起学习了复杂度分析套路以及常见复杂度,到目前为止,我们不管是举例还是讲解基本上都在说时间复杂度。 那么,空间复杂度又是什么呢?空间与时间之间如何权衡呢? 下一节,我们接着聊。

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均摊复杂度和防止复杂震荡

关于上一节中我们对添加操作时间复杂度归结为O(n)是考虑了扩容操作(resize)在内。...就addLast(e)操作而言,时间复杂度为O(1),在考虑最坏情况下,每次添加均会触发扩容操作,需要移动n个元素,因此此时addLast操作时间复杂度为O(n)。...同理,removeLast操作均摊时间复杂度也是O(1) (1)addLast(e)和removeLast(e)复杂度震荡分析 设数组容量为n,此时数组中个数为n个,此时我们向数组中添加一个元素,...则会触发扩容操作;然后在从数组中删除一个元素时又会重新触发缩容操作,这样反复执行都会耗费O(n)复杂度,导致复杂度震荡。...产生复杂度震荡原因为:removeLast时resize过于着急(Eager)。 解决办法为:Lazy(remove延迟执行resize)   容量2n,size=n+1时: ?

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算法时间复杂度和空间复杂

算法复杂度         算法复杂度就是用来衡量一个算法效率,一般由两个指标构成,时间复杂度和空间房租啊都。时间复杂度在乎算法运行快慢,空间复杂度衡量一个算法运行时所需要额外空间大小。...在早期时候,计算机存储和内存都很小,需要在乎空间复杂度,但是现在计算机内存都很大,那么也就不在那么在乎空间复杂度了。...时间复杂度 概念         时间复杂度是一个函数,它用于定量描述一个算法运行时间,一个算法所消耗时间是不可以算出来,只有放到机器上才能得知,但是很麻烦。...时间复杂度是一个分析方法 ,用于分析一个算法运行相对时间,一个算法时间与其中语句执行次数成正比例,算法中基本操作执行次数,就是算法时间复杂度。        ...空间复杂度         空间复杂度是用来衡量一个算法占用额外空间大小。这个与时间复杂度类似,也用大O渐进表示法。

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——算法时间复杂度和空间复杂

1.算法效率 1.算法复杂度 算法在编写成可执行程序后,运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法好坏,一般是从时间和空间两个维度来衡量,即时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度主要衡量一个算法运行快慢,而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要额外空间。在计算机发展早期,计算机存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。...2.时间复杂度 1.时间复杂概念 时间复杂定义:在计算机科学中,算法时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法运行时间。...一个算法所花费时间与其中语句执行次数成正比例,算法中基本操作执行次数,为算法时间复杂度。 找到某条基本语句与问题规模N之间数学表达式,就是算出了该算法时间复杂度。...空间复杂度不是程序占用了多少bytes空间,因为这个也没太大意义,所以空间复杂度算是变量个数。 空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似,也使用大O渐进表示法。

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数据简洁与复杂

最近在优化人力资源招聘渠道模块数据时候,想到了这个问题,数据简洁与复杂,很多时候我们在做数据分析时候有时候鉴于数据缺少,所以在做前期原始数据时候都做比较简洁,前期数据简洁虽然在做数据分析时候相对比较简单...在哪一个环节被淘汰了,为什么淘汰,平均一个岗位招聘周期是多久,每个渠道年度总费用多少,岗位平均费用是多少,哪个岗位性价比最高,这些问题不单单是人力资源要知道问题,也是当你面对业务时候需要回答问题...,如果你要回答我这么多问题,那你原始数据记录就不应该是这样了。...这个时候你就要应该以业务角度为方向,要把数据相对复杂,这些都是原始记录数据,就好像一个大水缸,里面装满了水,我们想要什么数据只要拿瓢往里面拿你需要数据就好了,所以在这个案例里,我们数据记录应该是这样...虽然看起来数据记录有些繁杂,但是相对复杂数据,和精准记录,可以帮助我们更加精确分析和对数据进行预测,所以在我们数据分析基础,数据记录上,我们需要用复杂记录做基础。

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简化复杂云混合

如今,云计算部署秘密是数据存储到目标云实际“升级和转移”过程可能是一个漫长、复杂和危险过程,这称之为云混合、云迁移或其他方式。...当IT团队不再采用电子邮件和协作等低端应用程序时,尤其是寻找更复杂业务应用程序时,情况尤其如此。然而,经过适当规划,这些问题可以得到缓解。 ?...,或静态部署数据量是巨大。...混合或多云注意事项 由于混合云占所有业务部署47%,这是最受欢迎云部署策略。...新选项使得用户可以更加容易和更方便地执行甚至复杂云混合,因此IT团队可能花费更多时间使用云部署来提高组织敏捷性,同时最大限度地减少风险,成本和麻烦。HERO译

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算法时间复杂度与空间复杂

【C语言】时间复杂度与空间复杂度 算法效率 时间复杂度 空间复杂度 算法效率 算法在编写成可执行程序后,运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。...因此衡量一个算法好坏,一般是从时间和空间两个维度来衡量,即时间复杂度和空间复杂度。...时间复杂度主要衡量一个算法运行快慢,而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要额外空间。 时间复杂度 时间复杂定义:在计算机科学中,算法时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法运行时间。...空间复杂度不是程序占用了多少bytes空间,因为这个也没太大意义,所以空间复杂度算是变量个数。 空间复杂度计算规则基本跟实践复杂度类似,也使用大O渐进表示法。...1相等,以此类推,这段代码空间复杂度为O(N).

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算法时间复杂度与空间复杂

二、时间复杂计算 表示方法 我们一般用“大O符号表示法”来表示时间复杂度:T(n) = O(f(n)) n是影响复杂度变化因子,f(n)是复杂度具体算法。...还是那句话:“大O符号表示法并不是用于来真实代表算法执行时间,它是用来表示代码执行时间增长变化趋势”。...三、空间复杂度计算 空间复杂度 O(1) 如果算法执行所需要临时空间不随着某个变量n大小而变化,即此算法空间复杂度为一个常量,可表示为 O(1)。...四、总结 评价一个算法效率主要是看它时间复杂度和空间复杂度情况。...可能有的开发者接触时间复杂度和空间复杂优化不太多(尤其是客户端),但在服务端应用是比较广泛,在巨大并发量情况下,小部分时间复杂度或空间复杂度上优化都能带来巨大性能提升,是非常有必要了解

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python解析复杂json

我们在接口测试,还是python开发过程中,都会遇到复杂json解析,但是怎么去解析这些复杂json呢。...其实也是一个技术活,用jsonpath是可以,但是有的时候,我们又不能取用jsonpath来解析,那么这个时候怎么办,怎么去解决这个问题呢,其实答案还是很简单,怎么解决呢,那就是自己去封装一个方法去解析这个...那么我们思路是什么,首先呢,我们是要解析复杂json,我们先把json加载下,变成复杂dict,变成dict,我们知道每个dict都是有key-value形式构成,那么我们去解析每一个keyvalue...有人说你这个是简单dict,复杂怎么办,我们在来试试。...这样,我们就简单了封装了一个复杂json解析。

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