这两者的区别，我将从时间和空间两方面来考虑，为了明显一点，列表长度会很大，原因大家应该也知道。 直接一次性输出 下面的代码是一次性输出一个很长的列表。 ? 代码运行之后先看一下内存占用。 ?...再来看一下运行时间，如图所示。 ? 2秒多，已经不错了，空间牺牲的也算是值了！ 使用for循环遍历 接下来我来演示一下用for循环遍历这个列表，代码如下。 ? 接下来还是先看一下内存占用。 ?...看一下内存占用，400MB不到，比之前少了一点，空间减少必然会导致时间增加，到底时间上多了多少，往下看就对了！ ?...减少了大概170MB的空间，却增加了十几倍的时间，明明两三秒能完成的事，这个for循环遍历花了四十多秒，这显然是不值得的。...内存占用比原来少多了，终于可以喘口气了，下面来看一下时间的消耗。 ? 算了，不说了，太浪费时间了。
我会从以下维度来考虑一个SQL 到底OK 不OK 1 执行时间，这当然的考虑， 否则你的客户就要投诉你了 2 每个SQL 占用的内存（我会对一些复杂的SQL 来看看到底会占用多少内存，怎么看后面说）...效率上可能还真的是一个SQL 可能占有优势，（实际上也不尽其然，很多情况拆开运行倒是比写一个上百行的SQL 要快），但一般这样想的人，都没有一个并发的感念和想法，你的一个SQL 运行下去，会不会在单位时间里面多次重复运行...另外一个SQL 执行的快慢，他不是固定的，和你的天时地利人和（其实就是资源，并发，单位时间）是绑定的，而机器的资源可是动态的，所以一直强调语句要多少秒执行出来的做法，你的前提是，资源可别短人家的，并且系统的并发到底高不高...，所以想限制内存的使用只能是徒劳的行为，最后用磁盘模拟内存那结果也是相当的好看，你可以查看一个数据库中某个线程的SQL占用内存的情况，下面这个语句占用的内存就被捕捉到了，所以在看一个语句的占用CPU 时间...其实在考虑一个SQL 是不是更快的时候，时间的节省，可能带来的就是空间的损失（这里不光指的是内存），所以还是那句话，空间换时间，时间换空间，在每种数据库上都是可以找寻的一句“金句”。
在Oracle中，通常所有的表空间都要在同一个时间点上保持一致。但实际工作中，有时我们需要在同一个数据库中，把部分数据恢复到不同的时间点。这时就要用到RMAN的表空间时间点恢复功能。...参考官方文档《Backup and Recovery User's Guide》21 Performing RMAN Tablespace Point-in-Time Recovery (TSPITR) 表空间时间点恢复实质是先将指定表空间按照时间点恢复到一个辅助的实例...13个归档日志的时间点，使用下面的RMAN命令进行表空间的时间点恢复。...完成恢复后表空间为offline的状态，需要备份后再改为online。...TIME "to_date('08/28/2023 15:11:49','MM/DD/YYYY HH24:MI:SS')" AUXILIARY DESTINATION '/u01/tmp' ; 经过测试的时间点粒度不能到具体的时间
还有一个更简单高效的答案，就是查表法，利用空间换取时间。...如果要统计一个数的二进制数有多少个 1，直接先算好放在一张缓存表里，需要时直接去表里查就得到了结果，这样的查询时间复杂度为 O(1), 效率比上述第二种与算法的方式还要快。...但是问题来了，一个 32 位的计算机可以表示的整数有 2 的 32 次方个，每个整数假如是 4 字节，如果要把这些数都存在表里，至少需要 16 GB的内存空间，如果是 64 位，则需要的内存不小于 67108864...当然不是，我们可以只保留 16 位整数的缓存表，只需要 256 KB左右的内存空间，然后将 32 位或 64 位的整数拆成每 16 位一组，这样 32 位的只需要查 2 次，64 位的只需要查 4 次。...，从理论上上看，32 位的缓存表查询次数更少，应该更快，实际上，计算机的 cpu 和内存之间还有一个高速缓存，高速缓存的空间非常小，通常只有几兆，计算机往往需要把内存先往高速缓存中搬运，然后做相应的处理
主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。 时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。...空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。...这部分属于静态空间。 (2) 可变空间，这部分空间的主要包括动态分配的空间，以及递归栈所需的空间等。这部分的空间大小与算法有关。 一个算法所需的存储空间用f(n)表示。...这就是典型的使用空间换时间的概念。...当追求一个较好的时间复杂度时，可能会使空间复杂度的性能变差，即可能导致占用较多的存储空间； 反之，求一个较好的空间复杂度时，可能会使时间复杂度的性能变差，即可能导致占用较长的运行时间。
算法的复杂度 时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。 时间复杂度 时间复杂度是一个函数。...各种求时间复杂度例题： 计算冒泡排序的时间复杂度： 计算两个循环的时间复杂度： 计算二分查找的时间复杂度： 注意：在c语言中logN的底数默认是2。...计算阶乘递归的时间复杂度： 下面是变式： 计算斐波那契递归的时间复杂度： 空间复杂度 空间复杂度也是一个数学表达式，是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。...注意：函数运行时所需要的栈空间(存储参数，局部变量，一些寄存器信息等)在编译期间已经确定好了，因此空间复杂度主要通过函数在运行时候显式申请的额外空间来确定。...各种求空间复杂度的例题： 求冒泡排序的空间复杂度： 求斐波那契数列的空间复杂度 算法常见复杂度：
1.算法效率 算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率 。 时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作 空间复杂度 。...时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。 在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。...所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。 2.时间复杂度 2.1.时间复杂度概念 时间复杂度的定义：在计算机科学中， 算法的时间复杂度是一个数学函数 ，它定量描述了该算法的运行时间。...一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有把程序放在机器上跑起来，才能知道。 一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。...空间复杂度不是程序占用了多少 bytes 的空间，因为这个也没太大意义，所以空间复杂度算的是变量的个数。空间复杂度计算规则基本跟时间复杂度类似，也使用大 O 渐进表示法 。
时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作空间复杂度。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间， 在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。...所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注一个算法的空间复杂度。重点变成了关注时间复杂度。...空间复杂度 空间复杂度的概念 相比于时间复杂度，空间复杂度我们关注的比较少，我们更关心时间复杂度。但是虽然是这样的现状，我们还是要清楚了解空间复杂度。...10个变量，但是这10个变量由于是循环创建，所以所在的空间都是同一个，空间复杂度其实就是1，用O（1）表示） 空间复杂度计算规则跟时间复杂度一样，也使用大O渐进表示法。...大O渐进表示法的规则在讲时间复杂度时已经说过了，这里就不多说其规则了。 常见空间复杂度计算举例 // 计算bubbleSort的空间复杂度？
前言 大学学习的算法知识基本都还给了老师，对基本的时间与空间复杂度也有点模糊了，在这里重新的学习一遍。...算法对程序的重要性是不言而喻的，对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。 算法的好坏，主要从时间 和 空间 来衡量。...时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。 空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。...一、空间复杂度 和时间复杂度类似，空间复杂度常见的量级有如下 -空间复杂度 O(1) int i = 1; int j = 2; ++i; j++; int m = i + j; 如果算法执行所需要的临时空间不随着某个变量...，因此，这段代码的空间复杂度主要看第一行即可，即 O(n) 参考： 算法的时间与空间复杂度（一看就懂）
时间复杂度和空间复杂度 鉴别一名工程师是否是算法高手的方法之一就是考察他对复杂度分析的掌握程度。说起来可能有点玄幻，算法高手对复杂度分析一般讲究的都是感觉。...(上概念) 首先理解时间和空间： 「时间：执行当前算法所消耗的时间」 「空间：执行当前算法需要占用多少内存空间」 再加上复杂度： 「时间复杂度：全称是渐进时间复杂度，表示算法的执行时间与数据规模之间的增长关系...「空间复杂度：全称就是渐进空间复杂度，表示算法的存储空间与数据规模之间的增长关系。」 也就是说，算法的执行效率由执行时间、存储空间两个方面决定。...「一般在实际中，空间复杂度和你初始化的数组长度有关。除此之外，也和递归的深度有关。」 时空转换 时间复杂度和空间复杂度往往是相互影响的，两者不可得兼。...在算法解题套路以及工程中中，根据实际情况，常用的做法就是空间换时间。比如：记忆化搜索、缓存等。
= brr[j]){ printf("brr[%d] == arr[%d]\n",j,i); } } } } 这样的算法时间复杂度...而hash提供的思路是用空间换时间，设定一个bool的hashtable数组，以hashtable[x] = true表示数据x在集合N出现过。...而对于处理M个欲查询的数字是否在N出现，时间复杂度O(M+N)，改善为线性阶的时间复杂度。...而对于现代计算机来讲，存储空间已经不是制约算法性能的因素了，因此采用用空间换时间的策略是完全行得通的，甚至是优秀的。
时间和空间，可能是这个宇宙中最深远、最神秘、也最浪漫的两个词了。某一天，一串光，携带精确的时间，飞越苍茫外太空，来到你手上，只为了告诉你，身在何时，身处何处。...造 表 现代人的生活离不开时间，我们在分秒的流逝中安排我们的生活，在时间的河流中，谁都没有一刻停留下脚步。 可是，你知道时间究竟该怎么度量吗？...于是，人们开始寻找一种更稳定、更精确的周期，来定义“秒”这个基本时间单位。既然宏观的日升日落时间长短在变化，那这个更稳定、更精确的周期，要从微观世界里去找。...自由空间内，存在各种干扰，大气、电磁波，各种动荡和损耗都会影响时间-频率传输的精度。所以，这种传输的精度提升也遇到了瓶颈。...链路暴露在水平的自由空间中，这是为了模拟星地传输过程中的大气层对稳定度的干扰。实际上，对于低海拔的嘈杂的城市来说，16公里的噪声远超过实际上星地传输的有效大气厚度的噪声了。
在气象科研与业务经常使用的相关有：时间序列与时间序列的相关、时间序列与空间场的相关、空间场与空间场的相关。其中最常使用的就是皮尔逊相关系数。...、空间二维的三维变量，为了将其变为仅有时间维度的一维时间序列，我们分别对这两个变量用 mean() 方法沿着 south_north 和 south_north 两个空间维度求平均，并赋值给新变量 T2...如果想得到一个相关序列，则可以将时间作为循环，将每一个时刻的两个空间场reshape成一个1维的空间序列，再对这两个序列做相关性计算。 p.s....ax.set_extent([70,140,0,55],crs = ccrs.PlateCarree()) #为了方便大家看的更清楚，我们限制显示的区域为70°E-140°E，纬度为0°-55°N 时间序列与空间场的相关系数计算...要想计算计算温度时间序列数据 T2_series 与降水场数据 RAIN 的相关系数，就是将降水场 RAIN 中的每个格点看作为一条时间序列，计算每个格点的降水时间序列与温度时间序列 T2_series
对于这一类混沌时间序列的问题(包括模型建立和预测)在现存的理论中是在相空间进行研究的，所以自然而然相空间重构是处理混沌时间序列中非常重要的过程 (上帝的指纹-分形与混沌) 相空间重构 重构的目的是为了挖掘整个时间序列更多的信息...{x(i)}( )的不同时间延迟来构建m维相空间矢量，即 如此就将第i个序列值构建成了m维向量，其中 为延迟时间，且 ，所以n个这样的序列值就可以构成一个n*m的矩阵相空间 注：这里是一维时间序列构成的相空间...嵌入定理的深层含义即从理论上保证了我们可以从指定维度的混沌时间序列中重构一个与原动力系统在拓扑意义下等价的相空间，由前文所述因为混沌时间序列的一些模型建立、分析、预测等过程都是在相空间中进行的，所以这个嵌入定理是进行相空间重构的理论基础...后，逐渐增加m，不断计算混沌不变量(如关联维数，Lyapunov 指数等)直到停止变化为止的最小m即为所求 虚假最临近点法 我们是将混沌时间序列映射到高维相空间中(因为m >= 2d+1),反向来看则是混沌时间序列是高维相空间在...，总之目的都是为了确定最优的延迟时间和嵌入维数以确保和原始的系统能在拓扑意义上尽可能保持等价 建模预测过程 通过以上的解释，考虑一个混沌时间序列 ,将其相空间重构为 这样我们就可以在嵌入维数为m的欧式空间建立动力系统模型为
验证表空间的依赖性 2. 确定执行TSPITR后会丢失的对象 3....0.2 再建立一个表空间，模拟生产环境其他表空间 -- 创建表空间 conn /as sysdba create tablespace dbs_d_test datafile size 30M autoextend...DBS_I_JINGYU表空间） 采用表空间基于时间点的恢复技术，正常的话T3表（在表空间DBS_D_TEST）应该不受影响。...自动执行TSPITR 3.1 RMAN自动执行TSPITR 恢复表空间DBS_D_JINGYU, DBS_I_JINGYU到2015-11-11 15:01:46时间点，辅助实例的临时存放目录为/u01...00.01 SQL> select count(1) from t3; COUNT(1) ---------- 100 Elapsed: 00:00:00.01 至此成功执行了表空间基于时间点的恢复
时间复杂度空间复杂度 0.数据结构介绍及磁盘特点 0.1 数据结构和数据库的区别 0.2 磁盘特点 1....时间复杂度 2.1 时间复杂度的概念 2.2 大O的渐进表示法 2.3 常见时间复杂度计算举例 3. 空间复杂度 4. 常见复杂度对比 5....不一定，斐波那契数列递归展开后，运用等比求和，其时间复杂度为O(2^n)，这是一个非常大的数字。‘ 1.2 算法的复杂度 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 。...因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间两个维度来衡量的，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的运行快慢，而空间复杂度主要衡量一个算法运行所需要的额外空间。...n+1个空间，由于空间是复用的，使用次数不会改变空间复杂度的大小，因此空间复杂度为O(N)。
【说在前面的话】 ---- 有人说，世间问题再多，无非就是时间和空间的问题。...然而，流和块其实是更为通用的概念，它们分别代表了数据处理中 “以时间换空间” 和 “以空间换时间” 的两种截然不同的偏重策略。...这是一个以存储器空间换取访问时间的策略。 块的表现形式，是一段可随机访问的存储器空间。...小结一下，流（Stream）处理是以消耗更多处理器时间，并增加访问顺序的限制（顺序限制仍然是时间轴上的一种限制）的方法，节省存储器空间的一种处理方式。这是一个以时间换空间的策略。...因为其本质是：用存储器空间为“出队”、“入队”之间偶尔的瞬间速度差争取时间。（相信大家都知道小学时候变态的泳池放水模型）队列是一个典型的用空间换时间的数据结构。
事后分析法 缺点：不同的数据规模，不同的机器下算法运行的时间不同，无法做到计算运行时间 2....事前分析法 2.1 大O时间复杂度 渐进时间复杂度 随着n的增长，程序运行时间跟随n变化的趋势 2.1.1 几个原则 去掉常数项 2(n^2) =n^2 一段代码取时间复杂度最高的 test(n) {...= 0; i < n ; i++){ print(n); } } //时间复杂度n for(int i = 0; i < n ; i++){ print(n); } } 这段代码的时间复杂度为...数据比较有序的情况的时间复杂度 2.3 最坏情况时间复杂度 数据完全无序 3....空间复杂度 与n无关的代码空间复杂度可以忽略 空间复杂度O(n) test(n) { //在内存中开辟了一个长度为n的数组 List array = List(n); print(array.length
今天我们来聊聊算法当中非常常见的一种优化思路，以空间换时间。 这里的空间指的是空间复杂度，时间指的是时间复杂度。空间换时间即是指牺牲一定的空间复杂度来换取更低的时间复杂度，来保证程序的运行效率。...很多时候，更大的存储空间就是更高性能的代价。不过好在现在内存的价格越来越便宜，而程序效率越来越重要，空间换时间的这个操作也就越来越有价值。...空间换时间是很多算法和数据结构的出发点，我们当然不可能在一篇文章当中穷尽所有的应用场景。但至少我们可以理解它的运作原理，对于这样的技巧或者策略有一定的认知。...我们利用了数组下标的有序性来进行排序，这本质上就是一种空间换时间的思路。 记忆化和缓存 我们再来看一个经典的例子，在一些递归问题当中，可能会出现一些子问题被反复求解导致冗余的问题。...关于空间换时间的具体用法我们还会在之后的文章当中遇到，这里就不过多发散了。如果有什么想说的，欢迎在下方评论。
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