算法的复杂性分析 0、 算法评价的基本原则 1、影响程序运行时间的因素 2、算法复杂度 2.1 算法的时间复杂度 2.2 渐进表示法 3、总结 4、参考 ---- ---- 0、 算法评价的基本原则...通常一个好的算法应该应考虑达到以下目标。 1.正确性（correctness） 一个好的算法的前提就是算法的正确性。不正确的算法没有任何意义。...对于规模较大的程序，算法的效率问题是算法设计必须面对的一个关键问题，目标是设计复杂性尽可能低的算法。...1、影响程序运行时间的因素 程序所依赖的算法 求解同一个问题的不同算法，其程序运行时间一般不同。 问题的规模和输入数据 程序的一次运行是针对所求解问题的某一特定实例而言的。...算法复杂性在渐近意义下的记号有：O、Ω、Θ等，分别表达运行时间的上界、运行时间的下界、运行时间的准确界等 2.2.1 运行时间的上界 设函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数，如果存在正整数
资本家主要目标是赚钱、赚很多很多的钱；他们给提出的要求是降本增效 那么作为架构师，目标是什么呢？ 在《整洁架构》书中作者写到架构的主要目的是支持系统的生命周期。...最终目标是最小化系统的寿命成本并最大化程序员的生产力 大多数程序员心里觉得应该是展示最牛B的技术才对，可现实却只是资本家的工具而已，是不是有些惊讶 软件的核心是它为用户解决领域相关问题的能力，保持业务价值的持续交付...在一起起看似快速交付背后，不合理的设计或者实现积累了过多的技术债，造成无法交付 所以架构师最重要的事就是解决软件中的复杂性 ?...《DDD应对复杂》[1]中也提到复杂的来源，对于软件复杂性以及应对方案，特定画了一幅图 ?...对于图中复杂性来源和应对，可以对照以前的文章理解，也可以直接留言交流 References [1] 《DDD应对复杂》: http://www.zhuxingsheng.com/blog/ddd-copes-with-complexity.html
一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。 所谓复杂性，就是任何使得软件难于理解和修改的因素。...复杂性的来源主要有两个：代码的含义模糊和互相依赖。 Complexity is caused by obscurity and dependencies. 模糊指的是，代码里面的重要信息，看不出来。...二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。...这也导致了复杂性，用户必须面对所有的 Exception。"反正我告诉你出错了，怎么解决是你的事。" 正确的做法是，除了那些必须告诉用户的错误，其他错误尽量在软件内部处理掉，不要抛出。
但是，我还可以告诉你，人们并不认为Kubernetes有助于解决2020年面临的核心问题——云复杂性。 云复杂性有两个主要成因： 首先，人们在选择云平台时过度使用异构性。...云复杂性也同样有两种解决方案： 首先是抽象。使用具有共同特征的抽象层可以使你不必直接处理云原生工具和接口的复杂性。 第二，自动化。自动化接口的使用可以使操作更轻松，因此不再那么复杂。...Kubernetes生态系统(包括最近发布的Anthos)的本质就是抽象容器内的应用程序和数据。其真正的价值就在于以高度可扩展的方式将这些容器自动化，同时降低复杂性。...我担心的是，必须处理复杂性的人不了解自动化或不了解Kubernetes如何解决这些问题。...如果你正在处理云复杂性，那么你必须关注自动化的价值，特别是新兴的支持技术，如Kubernetes。
C++没有采用一些可能会降低程序性能的做法，如采用来及回收机制等。而这些做法是有可能降低C++的复杂性的。...（3）C++是一门复杂的语言 这个观点听起来有些怪异。C++语言的复杂性往往是造成人们放弃C++的原因，但同时，C++语言的复杂性也有可能成为人们选择C++语言的原因。...有兴趣的读者可以光临Bjarne Stroustrup教授的主页，了解一下C++语言在业界创造的辉煌战绩。 4.如何应对C++的复杂性 尽管C++的复杂性有其产生的深刻背景，但复杂性确实是个问题。...在实践上最突出的表现就是开发效率的降低，毕竟简单易用的工具能带来生产率的提高。但是C++的复杂性导致了开发效率的降低只是一种表象，它是没有对复杂性进行有效控制而产生的后果。...换句话说，问题不在于C++的复杂性，而在于使用C++的人有没有有效控制这种复杂性。 那么，如何应对C++的复杂性，下面给出几点建议。
下面我就根据演讲视频和网上的书评，做一下笔记。 一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。...所谓复杂性，就是任何使得软件难于理解和修改的因素。...复杂性的来源主要有两个：代码的含义模糊和互相依赖。 Complexity is caused by obscurity and dependencies....二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。
一、复杂性科学 原文：Chapter 1 Complexity Science 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 这本书的论点是，复杂性科学是一种“新型科学”...我认为复杂性是新的，不是因为它将科学工具应用到一个新的主题，而是因为它使用不同的工具，允许不同种类的工作，并最终改变了我们认为是“科学”的东西。...他列举了哥白尼革命，燃烧的氧气模型取代了燃素说，以及相对论的出现。 复杂性科学的发展不是取代旧的模型，而是（在我看来）标准模型的逐渐转变，它们是各种种类的可接受的模型。...我声称，这是本书的核心论点，即这种共识是基于时间变化的标准，复杂性科学的出现反映了这些标准的逐渐转变。...线性 → 非线性 经典模型通常是线性的，或者使用非线性系统的线性近似; 复杂性科学对非线性模型更为友好。一个例子是混沌理论。
虽然并非是故意的，但是随着时间的推移，我们会因为软件构建中难以预料的复杂性而陷入困境，然后训练自己去寻找边缘案例，分析差距，以及单点要求所带来的所有隐藏的影响。...我们深陷复杂性和优雅的泥沼：再来个抽象层！自己动手！分离关注点！组合优于继承！这也是可以理解的，但是在这个过程中，我们常常忽略了要解决的业务问题，忘记了管理复杂性是软件开发人员的第二重要职责。 ?...软件的复杂性还会继续，不幸的是软件工程师在这里不能给自己任何裨益。 需要改变什么？...我们对业务越来越复杂的解决方案不能是增加开发过程的复杂性——不管它看起来多么优雅。 我们必须设法通过简化开发流程来管理复杂性。...因为即使管理复杂性是我们第二重要的责任，我们也必须时刻牢记软件开发人员最重要的责任：通过软件的工作来实现价值。
复杂性是被低估的。复杂越高，开发人员会感到不安。对其的理解认知负荷代价就越高，我们就更不快乐。真正的挑战是在构建我们的系统时要保持其有序以及工程师的生产方式。...放弃，回到我们当初的，继续臃肿的类。这样我们会感觉更好,但实际上我们是在倒退。这些组件不是问题。问题是复杂性，它是一个活着的野兽，会尽一切可能增长，你需要学会驯服它。...复杂性会增加 让我们将系统的复杂性看成是两个组件之间的许多交互，在两个组件情况下，复杂度是1，如下图： ? 如果增加一个组件，复杂度将从1增加到3: ?...复杂度以指数级的增长是惊人的，当我们增加到六个组件，复杂度将是15。 ? 显然,这种拓扑可能是一个极端,但却能公平地明复杂性需要驯服。...老实说,这个极端的例子并不少见,这正是人们做的事情，复杂性感染一切。什么出错了吗? 构造定律Constructal Law 自然界是如何应对这复杂呢？
接口 其实每个人对接口的理解是不一样的，从分类上讲，大该两类，一是狭义：常被理解为像Java语言中的interface，或者模块内部的使用；二是广义：系统间交互契约。...通过使用接口隔离原则，我们可以将一个实现类的不同方法包装在不同的接口中对外暴露。应用程序只需要依赖它们需要的方法，而不会看到不需要的方法。...如果我们大量抽象依赖的组件，意味着我们系统的可配置性更好，但复杂性也激增。 什么时候考虑抽象呢？ 1、在需要提供多种选择的时候。比如经典的Logger组件。把选择权交给使用方。...通过空间的换取逻辑的明确性。 VS SRP 接口隔离原则跟单一职责原则有点类似，不过稍微还是有点区别。 单一职责原则针对的是模块、类、接口的设计。...如果调用者只使用部分接口或接口的部分功能，那接口的设计就不够职责单一。 总结 表达原则的文字都很简单，但在实践时又会陷入落地时的困境。 这些原则的背后，也体现了架构之道，虚实结合之道。
文章目录 算法知识点 算法的特征 算法题目描述 做题思路 for循环解决 归纳法解决 算法复杂度的计算 时间复杂度的计算 空间复杂度的计算 常数变量复杂度 递归空间复杂度 14天阅读挑战赛...*努力是为了不平庸~ 每个学习算法的都需要一把打开算法的钥匙，就如陶渊明的《桃花源记》中 ”初极狭才通人，复行数十步，豁然开朗“。...但是考察一个算法时，通常考察最坏的情况，最坏的情况对衡量算法好坏具有实际意义 空间复杂度的计算 算法占用的空间大小。 空间复杂度的本意指的是算法在运行过程中，占用了多少存储空间。...算法占用的存储空间包括： （1）输入、输出数据 （2）算法本身 （3）额外需要的辅助空间 输入输出占用的空间是必须的，算法本身占用的空间可以通过精简算法来缩减，但缩减的量是很小的，可以忽略不计。...5的阶乘的递推和回归的过程如下： 如上面两个图所示，递推、回归过程是从逻辑思维上推理，以图的方式形象的表达出来， 但计算机内部是怎样计算的呢？
我没意识到 Capistrano 是由 37Signals 公司的工程师为他们的主要产品 Basecamp 编写的。这是 David Heinemeier Hansson 的公司。...DHH（他以缩写而闻名）去年宣布出于纯粹的经济原因离开了云。如果你有能力在自己管理的机架上运行软件（就像以前每个人都不得不做的那样），显然可能比使用亚马逊 AWS 更便宜，特别是如果你有固定的需求。...显然，当他们诱使人们加入他们的平台时，云服务提供商看起来比后来价格上涨时更具吸引力。 亚马逊高度创新的服务提供方式仍然是留在云上的一个很好的理由。...在我的 Mac 上启动 Warp 后，我会检查一下我的内置 ruby 的版本： 然后我可以安装 kamal gem： > gem install kamal 然后启动它： 我们没有任何需要部署的东西，也没有任何需要部署的地方...在考虑您的计算策略时，如果您的发展方向是这样的，了解有关经济和技术退出方法的工作示例，那将是件好事。
将单个区域的复杂性时间序列与这些区域之间的FC联系起来。任何两个区域之间的FC强度与它们表现出复杂性下降的程度密切相关（图1C）。...值得注意的是，所有的状态相关结果对聚类参数定义的预期复杂性状态的数量具有高度鲁棒性。图3.神经活动具有调节网络强度和配置的时间复杂性状态。...在这个梯度中，一端包括显示许多复杂性下降的区域（在复杂性状态上高度可变），代表功能层次结构的单峰端，并显示高结构函数耦合。...相比之下，相反的一端包括复杂性下降较少的区域（在复杂性状态上变化较小的区域）代表了功能层次的跨峰极点相位，并显示出较低的结构－功能耦合。图5.复杂性状态反映的大脑网络中的结构－功能耦合。...3）复杂性的下降定义了神经活动的时间状态，神经复杂性状态动态地调节了母网络的连接强度和拓扑配置一个时刻的形式。
但是，大量的短暂存在亚马逊云服务(AWS)虚拟机使我的主控机很难保持对它们的可靠控制。...和许多很好的混合云一样，VPC的私有地址空间已经通过AWS Direct Connect链接到我的数据中心，从而对外展现为单个内聚的网络。...在解决这个问题，我突然发现了云管理中有一个新的网络复杂性问题。这个问题不仅存在于传统云网络中，也存在于现在所谓的混合加混合网络（Hybrid-Hybrid Networks, HHN）。...一旦你开始将一些使用云服务的服务器迁移到云中虚拟机上，你就会遇到一种前所未有的网络复杂性，从而制造出一些不同的东西：混合加混合云。...首先，先记住因为所有来自同一个供应商的服务并一定位于同一个位置，否则网络复杂性也不会成为一个问题。当这些使用云服务的应用部署在机架上时，它们会使用服务的地理路由前端。
软件复杂性 软件复杂性的基本概念 软件复杂性度量的参数很多，主要有： 规模，即总共的指令数，或源程序行数。 难度，通常由程序中出现的操作数的数目所决定的量来表示。...结构，通常用于程序结构有关的度量来表示。 智能度，即算法的难易程度。 软件复杂性主要表现在程序的复杂性。程序的复杂性主要指模块内程序的复杂性。...它直接关联到软件开发费用的多少、开发周期长短和软件内部潜伏错误的多少。同时它也是软件可理解性的另一种度量。 软件复杂性的度量方法 代码行度量法 度量程序的复杂性，最简单的方法就是统计程序的源代码行数。...McCabe复杂性度量又称环路度量。它认为程序的复杂性很大程度上取决于程序的复杂性。单一的顺序结构最为简单，循环和选择所构成的环路越多，程序就越复杂。...嵌套IF语句与简单CASE的复杂性是一样的。 模块间接口当成一个简单分支一样处理。 一个具有1000行的顺序程序与一行语句的复杂性相同。
其他MEG研究表明，与年龄相匹配的健康对照组相比，阿尔茨海默病患者的MEG信号复杂性有所降低[5]，健康受试者的脑磁图复杂性在60岁之前一直是增加，在60岁之后的复杂性有所降低，女性的脑磁图复杂性高于男性...如前所述，几项研究发现，健康受试者的复杂性会随着年龄的增长而增加，直到60岁，之后复杂性会降低，女性的复杂性也会比男性高[6]。...这种解释当然并不意味着仅当白质发生变化时，复杂性才会发生变化，而是白质的变化会引起皮质复杂性的变化。...在这些阶段中，复杂性的估计度量，PCI(基于LZc的摄动复杂性指数)表现相同，取决于意识的丧失是由于生理过程还是由于药理干预。...正如作者所解释的那样，在这种情况下估计的复杂性同时衡量了皮质丘脑系统的信息含量和输出的整合。 那么，目标应该是：大脑复杂性高还是低？图1以直观的方式展示了各种状态下复杂性的演变。
比起预测的准确性，重要的是预测在最重要的时候是否正确。所以，基于提升预测准确性的复杂模型的夏普可能还不如简单模型。在这种情况下，以降低夏普比率和可理解性为前提的更好的准确性可能并不具有什么吸引力。...使用Goval和Welch(2004)中描述的数据，KMZ提供了一个理论论点和经验证据，即无岭回归与解释变量的随机傅立叶变换可以提高夏普比率，即使模型复杂性增加。...对过度拟合的担忧似乎是没有根据的，因为他们的过度拟合模型具有非常好的样本外表现。这就是他们所说的复杂性的优点（virtue of complexity）。...复杂性的缺点（vice of complexity）是模型无法解释。Goval和Welch(2004)认为过于复杂的模型是不稳定的，具有不好的样本外特性，并且缺乏透明度。...本文基于Goval和Welch(2004)所使用的数据（1926年至2022年），用四个不同复杂度的方法来预测未来一个月的指数收益率（时序预测），从而进行模型复杂性的优缺点的讨论。
问题是，这些更简单的替代方案能否提供与Kafka相同的优势？...凭借这些特性，跨越IT、金融、制造、电信、零售、医疗、运输等多个行业的成千上万的组织已经将Kafka作为核心技术来处理海量、高频的数据流。 一个例子是R3，一家金融服务领域的公司。...这不是一个轻松的任务，但似乎是值得的: MoEngage数据工程师Amrit Jangid表示:“我们的新Kafka架构为系统带来了大幅提升的可靠性。[...]...当更简单的不够用时 考虑到Kafka的复杂度，您可能倾向使用更简单的事件驱动工具，如RabbitMQ(查看对比了解两者差异和相似处)。但RabbitMQ能否提供与Kafka相同的优势？答案是否定的。...我们将不得不处理遗留技术，这只会增加开发者的复杂度。” 简化Kafka的采用 并非每个人都有时间、资源或意愿来处理Kafka的复杂性。但这不意味着他们无法从Kafka的功能中受益。
，感受鼻腔中满溢的薰衣草的芳香…… ?...1.2 妙不可言——算法复杂性 我们首先看一道某跨国公司的招聘试题。 写一个算法，求下面序列之和： −1，1，−1，1，…，(−1)n 当你看到这个题目时，你会怎么想？for语句？while循环？...现代计算机一秒钟能计算数亿次，因此不能用秒来具体计算算法消耗的时间，由于相同配置的计算机进行一次基本运算的时间是一定的，我们可以用算法基本运算的执行次数来衡量算法的效率。...输入/输出数据占用的空间是必需的，算法本身占用的空间可以通过精简算法来缩减，但这个压缩的量是很小的，可以忽略不计。而在运行时使用的辅助变量所占用的空间，即辅助空间是衡量空间复杂度的关键因素。...图1-6 5的阶乘回归过程 图1-5和图1-6的递推、回归过程是我们从逻辑思维上推理，用图的方式形象地表达出来的，但计算机内部是怎样处理的呢？
每个网络都是独特的雪花，就像世上没有两片相同的雪花一样，你永远不会遇到两个相同的网络。...供应商提供的产品作为基石，供工程师设计适合他们的解决方案，我们没有一个简单且可预测的网络，也没有一个全球性的参考，设计因组织而异，因此即使在提供类似的服务时，也会导致网络的变化。...据估计，超过60％的用户认为他们的IT环境比2年前的更复杂。大型企业和服务提供商需要管理这种复杂性，以确保它们所有的流量、策略和配置符合要求和目标。...这些网络是为不同的时代而建立的，因此我们现在必须将重点从传统的网络规范转向到基于意图的网络（IBN）。...因此，我们需要开发一个与厂商无关的解决方案，它可以根据配置的策略验证意图。这与设备数量、安装的操作系统、流量规则和任何其他类型的配置策略无关。我们需要的是自动化和可预测的网络。
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