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如何进行算法的复杂度分析?

前言 本篇文章收录于专辑:http://dwz.win/HjK 你好,我是彤哥,一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。 大家都知道,数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快, 如何让代码更节省存储空间。 所以,“快”和“省”是衡量一个算法非常重要的两项指标,也就是我们经常听到的时间复杂度和空间复杂度分析。 那么,为什么需要复杂度分析呢?复杂度分析的方法论是什么呢? 这就是我们本节要解决的问题。 好了,进入今天的学习吧。 为什么需要复杂度分析? 首先,我们来思考一个问题:对于两个算法,我们如何评判谁运行得更快,谁运行时更节省内存? 你可能会说,这还不简单,把这两个算法运行一遍,统计下运行时间和占用内存不就可以了吗? 没错,这确实是一种不错的方法,而且它还有个非常形象的名字:事后统计法。 但是,这种统计方法具有非常明显的问题: 不同的输入对结果影响很大 对于一些输入,可能算法A执行得更快;对于另外一些输入,可能算法B执行得更快。比如,我们后面要学习的排序算法,输入的有序性对于不同的排序算法的影响是完全不同的。 不同的机器对结果影响很大 对于同样的输...

Kubernetes的拐点助推器:左手开源,右手边缘计算

摘要:KubeEdge 是首个基于 Kubernetes 扩展的,提供云边协同能力的开放式智能边缘计算平台,也是 CNCF 在智能边缘领域的首个正式项目。依托 Kubernetes 强大的容器编排和调度能力,实现云边协同、计算下沉、海量设备接入等。 边缘计算场景与挑战 边缘计算是一种分布式计算概念,拥有去中心化处理能力的分散型开放 IT 架构,数据由设备本身或本地计算机或服务器处理,无需传输到数据中心,也可在更靠近终端的网络边缘上提供服务。 但边缘计算无法单独存在,它必定要和远程数据中心 / 云打通,以 IoT(Internet of Things,物联网)场景为例,边缘设备除了拥有传感器收集周边环境的数据外,还会从云端接收控制指令,因此边缘计算与云计算二者是相依而生、协同运作的。 据2020边缘计算状态报告显示,到2022年,75%的数据将通过边缘分析和处理。这种数据处理的流动性,将伴随有4大边缘技术演进方向: 人工智能的实用性增强,从云端渗透到边缘 物联网设备的数量呈指数级增长 5G时代的快速到来 边缘计算中心逐步克服分布式设施复杂性和单位成本经济性的问题 结合边缘计算的场景与技术...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。