而如果采用锁的方式则会增加软件的复杂度，也会降低系统的性能。 如果把聚合比作组织，那聚合根就是这个组织的负责人。聚合根也称为根实体，它不仅是实体，还是聚合的管理者。...实体和值对象的目的都是抽象聚合若干属性以简化设计和沟通，有了这一层抽象，我们在使用人员实体时，不会产生歧义，在引用地址值对象时，不用列举其全部属性，在同一个限界上下文中，大幅降低误解、缩小偏差，两者的区别如下
可能有的人会认为，降低圈复杂度对我收益不怎么大，可能从短期上来看是这样的，甚至你还会因为动了其他人的代码，触发了圈复杂度的检测，从而还需要去重构别人写的代码。...如何降低圈复杂度 这里其实有很多很多方法，然后各类方法也有很多专业的名字，但是对于初了解圈复杂度的人来说可能不是那么好理解。...所以我把如何降低圈复杂度的方法总结成了一句话那就是——“尽量减少节点判定法中节点的数量”。 换成大白话来说就是，尽量少写if、else、while、case这些流程控制语句。...其实你在降低你原本代码的圈复杂度的时候，其实也算是一种重构。对于大多数的业务代码来说，代码越少，对于后续维护阅读代码的人来说就越容易理解。...除了能够降低圈复杂度，拆分小函数也能够提高代码的可读性和可维护性。 比如代码中存在很多condition的判断。 其实可以优化成我们单独拆分一个判断函数，只做condition判断这一件事情。
圈复杂度：理解和降低代码复杂性===============在软件开发中，代码的复杂性是一个重要的考量因素。...圈复杂度是一种用于衡量代码复杂性的指标，它可以帮助开发者评估代码的可读性、可维护性和可测试性。本文将详细介绍圈复杂度的概念，并提供几种降低圈复杂度的方法。...此外，降低圈复杂度还有助于改善代码的性能，因为简单的代码通常执行更快。如何降低圈复杂度？以下是几种降低圈复杂度的常用方法：1. 减少条件语句的嵌套条件语句的嵌套是导致圈复杂度增加的常见原因之一。...通过选择合适的数据结构和算法，可以降低代码的圈复杂度并提高代码的执行效率。...结论--圈复杂度是衡量代码复杂性的重要指标，通过降低圈复杂度可以提高代码的可读性、可维护性和可测试性。
在本文中，我们将研究如何降低函数复杂度。 将重复的代码移到同个位置 我们应该将重复的代码提取出来，合并放到同个位置，这样当有需要修改的，我们只需要改一个地方即可，同时也减少犯错率。
最重要的是，该范例与语言无关，您将学习编写可以用JavaScript、Ruby、Python、Clojure实现的DOP代码，也可以用传统的OO语言(如Java或c#)实现。...https://www.manning.com/books/data-oriented-programming 面向数据的编程是为了帮助开发人员降低他们构建的系统的复杂性而编写的。...第二章，代码和数据的分离，我们的朋友Theo正在寻找一种解决方案，可以降低系统的复杂性，增加系统的灵活性。他的工作有危险。Joe是一位经验丰富的开发人员，他有一个答案——dop。...了解DOP原则#1如何帮助降低信息系统的复杂性。 第三章，基本数据操作，探讨了如何通过应用DOP原则#2，将数据从类刚性的封装中解放出来，并使用泛型函数自由地操作它。Vive la革命!
前端防杂：强化产品管理和标准化设计，降低复杂度驱动的成本 *本文为《供应链管理-高成本、高库存、重资产的解决方案》（刘宝红 著）的读书整理笔记。...这就是产品复杂度。...当然产品复杂度除了带来的负面影响，也有积极的一面。 复杂度也能作为竞争优势，抢占更多的细分领域市场。一定级别的产品复杂度，没法被竞争对手复制。...这些竞争优势得以体现的前提是产品复杂度被市场所接受，同时企业自身有能力来驾驭。否则公司还没来得及享受优势，反而会率先被复杂度拖垮。...- 4 - 如何降低产品复杂度 复杂度表面上是有技术人员设计出来的的，但背后其实还是管理的问题。 为了速度和创新而牺牲标准化，典型的管理决策，风险则是以增加产品的复杂度为代价。
本次主要是聊聊关于使用接口抽象和降低圈复杂度的方式 工作中，难免会遇到老项目老代码，不仅仅需要我们维护，可能还需要我们在原来的垃圾代码上进行新增功能或者是进行优化调整 例如 现有的老代码中关于用户系统这一块就已经经是摇摇欲坠...我们就可以将上述的一些实现步骤，放到这个接口中来即可 咱们定义接口，更多的是去规范流程和便于维护，这样还可以让我们的程序往高内聚低耦合方面去靠，不同的对象之间，完全是安全的，自己玩自己的一套，只不过遵循的规范是一样的的 尽可能降低圈复杂度...4 ，其中有 3 个判断条件和一个默认的正常顺序，因此是 3 +1 = 4 这个时候，我们可以如何降低圈复杂度呢？...op.ValidateTenantInfo() ... } 这种方式，是不是就可以将圈复杂度降低到 1 了呢？...而且看起来也优雅了很多 总结 主要叮嘱了我们维护和开发的时候，要重视封装，重视抽象，重视降低圈复杂度 只要你用心去打磨，自然会变得越来越好 但是可别生搬硬套，毕竟一些定制化的需求，定制化的代码你去做接口抽象是没有啥意义的
这题目用java过不去，然后用c++，我刚开始想法是O(n*n)的解法，结果第2，4测试点是30ms，47ms，然后我看了一下别人的解法是O(n)的，发现很不错，提交第2，4测试点只有2ms了 先是糟糕的解法
不过，也许有人会说，这种显而易见的复杂性是选择多样化的结果，而实际上，就个别应用来说，总体复杂性可能会降低。本文探讨了导致云计算基础设施复杂性的不同方面，以及缓解这种复杂性的方法。...因此，妥善利用云服务和技术有可能降低整体（架构和运营）的复杂性，至少对单个平台来说是如此。 与简单的重新托管相对应的是云原生转换。云原生方法，通常与容器化应用程序相关，从根本上考虑到了云的灵活性。
作者 | Chilia 整理 | NewBeeNLP 首先来看一下原始Transformer的复杂度 self-attention复杂度 记:序列长度为n，一个位置的embedding大小为...相似度计算 image.png 与 image.png 运算，得到 image.png 矩阵，复杂度为 image.png softmax计算: 对每行做softmax复杂度为 image.png...复杂度 Attention操作复杂度:首先经过"切头"，把输出变成 image.png 长度， image.png 就是 image.png 和 image.png 的运算，由于h为常数，复杂度为...原始Transformer的复杂度为 image.png , 而sparse transformer试图把此复杂度降低为 image.png .这样，就可以处理上千长度的输入，层数可以达到上百层...另外，底层不适合用dilated sliding window, 因为底层需要去学习局部的信息；高层可以适当的使用少量的dilated window，以降低参数量。
这可以很好的表达出，从业务最开始，到长期迭代后，复杂度提升带来的问题。...根据复杂度守恒定律（泰斯勒定律），每个应用程序都具有其内在的、无法简化的复杂度。这一固有的复杂度都无法依照我们的意愿去除，只能设法调整、平衡。...，对业务的复杂度的改变也微乎其微了（如果你的业务经历过底层框架更换，你就能体会到它到底对你的业务复杂度有没有带来变化了）。...看一下，状态机、状态图和手写代码复杂度的对比，如下图所示： 从图中可以看到： 传统编码方式，随着状态和逻辑的增加，复杂度是线性增长的。...使用状态机，前期复杂度很底，但随着状态的增多，“状态爆炸”现象的出现，复杂度也急剧增长。 使用状态图，虽然前期成本略高，但后期的状态和逻辑的增长，基本不太会影响它的复杂度。
2、这道题很容易，暴力解法就是双重循环，时间复杂度是O(n^2)，我们也可以通过增加空间复杂度，建立哈希表，来降低时间复杂度。
关系模型是Power BI的独特优势，但是，在日常数据分析中，过多的表间关系，会使得数据模型变得非常复杂而且难以分析。
1.前言 最近我发现团队某项目的复杂度越来越高（典型的三层架构），具体表现为： 代码可读性较差：各个服务之间调用复杂，流程不清晰 修改某服务业务代码导致大量无关服务的测试用例失败，单个功能开发者很难迅速定位相关问题...测试用例特别难编写，需要mock大量数据来拉起整块服务 基于这些情况，我开始寻找降低复杂度的方案，于是就有了这篇再谈DDD的文章。...而如果采用锁的方式则会增加软件的复杂度，也会降低系统的性能。 如果把聚合比作组织，那聚合根就是这个组织的负责人。聚合根也称为根实体，它不仅是实体，还是聚合的管理者。...实体和值对象的目的都是抽象聚合若干属性以简化设计和沟通，有了这一层抽象，我们在使用人员实体时，不会产生歧义，在引用地址值对象时，不用列举其全部属性，在同一个限界上下文中，大幅降低误解、缩小偏差，两者的区别如下
单次 BFS 的最坏情况需要扫描完整个矩阵，复杂度为 。 同时，最多有 个海洋区域需要做 BFS，因此这样的做法复杂度为 ，并且 可直接取满。 PS....数据范围为 ，理论上是一定会超时，但本题数据较弱，Java 2021/06/28 可过。...： 空间复杂度： 多源 BFS 这其实还是道「多源 BFS」入门题。...： 空间复杂度： 总结 今天我们介绍了「多源 BFS」，通过建立「虚拟源点」，我们可以将其转化回「单源 BFS」问题。...看起来两者区别不大，但其本质是通过源点/汇点转换，应用常规的 Flood Fill 将多次朴素 BFS 转化为一次 BFS，可以有效降低我们算法的时间复杂度。
各个服务之间调用复杂，流程不清晰 修改某服务业务代码导致大量无关服务的测试用例失败，单个功能开发者很难迅速定位相关问题 测试用例特别难编写，需要mock大量数据来拉起整块服务 基于这些情况，我开始寻找降低复杂度的方案...而如果采用锁的方式则会增加软件的复杂度，也会降低系统的性能。 如果把聚合比作组织，那聚合根就是这个组织的负责人。聚合根也称为根实体，它不仅是实体，还是聚合的管理者。...实体和值对象的目的都是抽象聚合若干属性以简化设计和沟通，有了这一层抽象，我们在使用人员实体时，不会产生歧义，在引用地址值对象时，不用列举其全部属性，在同一个限界上下文中，大幅降低误解、缩小偏差，两者的区别如下
时间复杂度 T(n)： n次访问的执行总次数为T(n) T(n)=O(f(n)) f(n)： 时间复杂度。 O： T（n）经过简化算法得到的时间复杂度f(n)。 最坏情况下的。...所以我们一般写时间复杂度O(f(n))，如 T（n）=O（n） 1，例子 1，对于顺序执行 时间复杂度等于最大的时间复杂度分区/最大路径。..."); 11 } 12 } 此时的时间复杂度等于0(n^2)。...3，根据 大O推导法 可以知道，此时时间复杂度为 O(n^2)。...可以得出，执行次数t = log(2)(n)，即 T(n) = log(2)(n)，可见时间复杂度为 O(log(2)(n))，即 O(log n)。 3，递归
定义 空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的一个量度，反映的是一个趋势，用 S(n) 来定义。 并不是表示空间占用多少。 常见的有O（1），O（n），O（n^2）。...例子 int j = 2; ++i; j++; int m = i + j; 代码中的 i、j、m 所分配的空间都不随着处理数据量变化，因此它的空间复杂度 S(n) = O(1)。...因此，这段代码的空间复杂度主要看第一行即可，即 S(n) = O(n)。
本文的主要贡献在于引入了一种新的特征空间固化方法，能够有效地降低特征图的时空复杂度，提高对象检测的效率和准确性。...然而，由于单发多框算法的精度较低，而基于卷积神经网络的目标检测技术的计算复杂度较高，因此，寻找一种高效且精度较高的目标检测技术成为了当前研究的热点之一。...此外，当考虑提出的用于特征空间固化的密集通道压缩方法时，直接减少最终层中的通道数量以匹配输出通道可能会导致前向传播过程中的特征丢失，从而降低网络性能。...这种方法大大降低了解耦头中的参数和GFLOP，最终提高了推理速度。
新智元专栏 作者：王敬宇 【新智元导读】来自北京邮电大学的研究人员开发了一种AI模型压缩算法，可以让深度学习的运算不再依赖高昂的计算和存储设备，保持模型的识别精度无损的前提下，显著降低模型的计算复杂度...人工智能在众多计算机视觉领域都取得了很大的成功，然而深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、优化加速、异构计算等方法突破瓶颈...研究人员称，模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署。
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