到目前为止，我们已经讨论了链路层和 I P层，现在可以介绍 T C P / I P对网络接口进行配置和查询的命令了。i f c o n f i g( 8 )命令一般在引导时运行，以配置主机上的每个接口。
我们的目的是寻找一种对算法进行衡量的最有效力度，我们希望忽略不重要的细节，例如常数因子和低阶项，把注意力集中在算法的运行时间是怎样随着输入长度的增长而增长的，这些任务是通过大O表示法(包括它的近亲表示法)的形式完成的，每个程序员都应该掌握这个概念。
我们已经知道算法是具有有限步骤的过程，其最终的目的是为了解决问题，而根据我们的经验，同一个问题的解决方法通常并非唯一。这就产生一个有趣的问题：如何对比用于解决同一问题的不同算法？为了以合理的方式提高程序效率，我们应该知道如何准确评估一个算法的性能。 通过本节学习，应掌握以下内容：
Tech 导读本文介绍了算法和数据结构的基础概念和复杂度函数，并提供了一些评价算法和数据结构优劣的方法论，之后又重点介绍了几种工作中常见且重要的数据结构和算法。作为系列文章的开篇，希望读者能够在理解复杂度函数的基础上，重点关注每一种数据结构的优劣势分析。 01前言 ES现在已经被广泛的使用在日常的搜索中，Lucene作为它的内核值得深入研究，比如FST，下面就用两篇分享来介绍一些本文的主题： 第一篇主要介绍数据结构和算法基础和分析方法，以及一些常用的典型的数据结构； 第二篇主要介绍图论，以及自动机，K
Asymptotic NotationAsymptotic notations are the mathematical notations used to describe the running time of an algorithm when the input tends towards a particular value or a limiting value.
要证明「一个算法的运行时间为θ(g(n))当且仅当其最坏情况运行时间为O(g(n))，且其最好情况运行时间为Ω(g(n))」，需要证明两个方向：
上一篇《数据结构和算法》中我介绍了数据结构的基本概念，也介绍了数据结构一般可以分为逻辑结构和物理结构。逻辑结构分为集合结构、线性结构、树形结构和图形结构。物理结构分为顺序存储结构和链式存储结构。并且也介绍了这些结构的特点。然后，又介绍了算法的概念和算法的5个基本特性，分别是输入、输出、有穷性、确定性和可行性。最后说阐述了一个好的算法需要遵守正确性、可读性、健壮性、时间效率高和存储量低。其实，实现效率和存储量就是时间复杂度和空间复杂度。本篇我们就围绕这两个"复杂度"展开说明。在真正的开发中，时间复杂度尤为重要，空间复杂度我们不做太多说明。
以输入规模n为自变量建立的时间复杂度实际上还是较复杂的，例如an2+bn+c+1,不仅与输入规模有关，还与系统a、b和c有关。此时对该函数进一步抽象，仅考虑运行时间的增长率或称为增长的量级，如忽略上式中的常量、低阶项、高阶项的系数，仅考虑n2。当输入规模大到只有与运行时间的增长量级有关的时，就是在研究算法的渐进效率。也就是说，从极限角度看，只关心算法运行时间如何随着输入规模的无限增长而增长。
即从k开始，f(n)永远无法超过cg(n)，则称g(n)为f(n)的渐近上界，写作
复杂度分析实在太重要了。复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。
这篇文章我们将讨论 vim 自带的自动补全功能。当然，针对自动补全功能有许多好用的插件，但是了解vim自带的功能有助于我们更好的用来插件的补全功能。因为我见过有的配置文件将插件的功能配置的比原有的更难用，而且只用基本的功能不一定有原版的好用。所以这里也介绍一下原始版本用法，算是帮助各位在以后的配置中提供一个标杆。
上篇算法（1） 一、函数的渐近增长 函数的渐近增长：给定两个函数f(n)和g(n)，如果存在一个整数N, 使得对于所有的 n > N， f(n)总是比g(n)大，那么，我们说f(n)的增长渐近快于
马上就要算法考试了，好紧张，先复习第一波.... 参考文献（算法导论）+（张莉老师ppt） ---- 函数的增长，对算法效率的描述 渐进记号：Θ、Ω、O、o、w(那个很像w的符号，不记得咋打出来了)
今天聊聊算法，算法作为开发过程中重要的一份子，是我们编码的基础，遇到问题如果没有好的算法解决，程序也就没有好的性能可言了。所以好的算法，能让代码更省时间和空间，那怎么去计算算法所占用的时间和空间呢？这也就是我们今天要重点说的东西了——空间复杂度和时间复杂度。
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。
算法复杂度分析的意义在于评估算法的执行效率，找出最优解决方案，是优化算法和改进程序性能的基础。通过对算法的时间复杂度和空间复杂度进行分析，可以帮助我们预估该算法运行所需的资源，从而提高程序的性能。
这四个定义的目的是要在函数间建立一种相对的级别。给定两个函数，通常存在一些点，在这些点上的一个函数的值小于另一个函数的值，因此，像 这样的声明是没有什么意义的。于是，比较相对增长率(relative rate of growth)。虽然N较小时，1000N要比 大，但 以更快的的速度增长，因此
很多程序员，做了很长时间的编程工作却始终都弄不明白算法的时间复杂度的估算，这是很可悲的一件事情。因为弄不清楚，所以也就从不深究自己写的代码是否效率底下，是不是可以通过优化，让计算机更加快速高效。所以在我最近自学看完算法的时间复杂度这个章节之后，我决定写一篇文章回顾，加深记忆，帮助理解。
前面我们已经介绍了，研究算法的最终目的就是如何花更少的时间，如何占用更少的内存去完成相
让我们从一个简单的例子来了解一个名字解析器与一个名字服务器之间的通信过程。在s u n主机上运行Te l n e t客户程序远程登录到g e m i n i主机上，并连接d a y t i m e服务器：
看一下，这个运算，每次 count 乘以 2 之后， 就距离n更近了一分。 也就是说：
大 O 时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势， 所以，也叫作渐进时间复杂度（asymptotic time complexity），简称时间复杂度。
算法分析 (Analysis of algorithms) 是计算机科学的一个分支， 着重研究算法的性能， 特别是它们的运行时间和资源开销。见 http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_ofalgorithms 。
数据结构和算法是计算机软件相关专业的基础课程，要想从事编程工作，无论是否是科班出身，都不可能绕过这部分知识。 从本篇开始，我会详细的复习一遍数据结构以及算法。
有一个快递员，要分别给三家顾客送快递，他自己到达每个顾客家的路程各不相同，每个顾客之间的路程也各不相同。
求解算法的时间复杂度的具体步骤是： ⑴ 找出算法中的基本语句； 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。 ⑵ 计算基本语句的执行次数的数量级； 只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。这样能够简化算法分析，并且使注意力集中在最重要的一点上：增长率。 ⑶ 用大Ο记号表示算法的时间性能。 将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。 如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是
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。因此分析算法性能需要考虑的一个基本问题是所求解问题实例的规模，即输入数据量，必要时也考虑输出的数据量。
算法复杂度分析 算法复杂度基本定义 算法复杂度分析基于以下四条定义： 如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时，有$T(N) \leq cf(N)$，则记 $T(N) = O(f(N))$ 如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时，有$T(N) \geq cf(N)$，则记 $T(N) = \Omega(f(N))$ 当且仅当$T(N) = O(f(N))$且$T(N) = \Omega(f(N))$时，记$T(N) = \Theta(f(N))$ 若$T(N
前面我们说了算法的重要性数据结构与算法开篇，今天我们就开始学习如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗呢？请看本文一一道来。
通常，对于一个给定的算法，我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。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。因此，作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。 算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法。
GAN的第二季开始更新了，还是熟悉的配方，还是熟悉的味道。第一季更新了12篇小文，只解读了GAN的冰山一角，第二季将作为第一季的“零零星星”的补充，讲解包括其他的损失函数、训练算法等等方面，并且会扩展到隐空间、离散数据等方向。今天将先介绍一个处理模式崩溃问题的小方法—小批量判别器，作为对上一季模式崩溃问题的补充吧。
我们在前面的章节中看到，Java 提供了两种实现List的接口，ArrayList和LinkedList。对于一些应用，LinkedList更快；对于其他应用，ArrayList更快。
金庸武侠中描述一种武功招式的时候，经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样，在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面：“快、省、稳”。
1.数据结构和算法解决是 “如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。4.复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。
Greenplum 6包含了针对OLTP场景的多个优化，极大地提高了高并发情况下简单查询、插入、删除和更新操作的性能。这些改进包括:
在计算机程序编写前，依据统计方法对算法进行估算，经过总结，我们发现一个高级语言编写的程序程序在计算机上运行所消耗的时间取决于下列因素：
举个例子 ,如何测试我们的程序性能？ 性能测试之类的对吧-----> 主机的性能不同，数据的准确性和数据量等等 ，都会对我们的结果产生影响。
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? 两个概念： 时间复杂度：就是说执行算法需要消耗的时间长短
在以往的算法中，所接触到的大都是多项式时间内可完成的算法，比如O(n),O(nlogn),O(n^2)…，但仍存在一些算法的时间复杂度为：O(n^logn),O(2^n),O(n!)是非多项式时间算法，当此类程序规模一旦过大，便成为目前的计算机解决不了的难题。因此尝试用NP完全理论进行理解。
通配符是shell在做PathnameExpansion时用到的。说白了一般只用于文件名匹配，它是由shell解析的，比如find，ls，cp，mv等。
决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树。决策树学习通常包括三个步骤：特征选择，决策树的生成和决策树的修剪。而随机森林则是由多个决策树所构成的一种分类器，更准确的说，随机森林是由多个弱分类器组合形成的强分类器。
算法是计算机处理信息的本质，计算机程序本质上是通过一个算法来告诉计算机确切的步骤，来执行一个指定的任务。
假设有一个需求是这样的：在200亿个随机整数中找出某个数是否存在其中？要求效率高，而且要节省内存。
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? 其实这两个概念从字面意思上也能看出一二： 时间复杂度：就是说执行算法需
作者:July 二零一一年三月十日。 出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v --------------------------------------------------
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基于物理的渲染（PBR，Physically Based Rendering）1 指在不同程度上基于现实世界的物理理论的渲染技术的集合。它包括了 2：
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