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我们常说的算法时间复杂度和空间复杂度到底是什么?

前言 针对某一类问题的解决,我们可能需要借助算法来实现,实现的手段也可能是各式各样的。虽然最终都解决了问题,但是各个解决手段,也就是算法还是存在优劣之分的。 既然存在比较,那肯定就有一个标准供来参考,那么我们在评价一个算法的优劣时参考的标准是什么呢? 算法的优劣主要从它执行时所占用的「时间」和「空间」两个方面来进行评定,也就是我们常听到的「时间复杂度」和「空间复杂度」。 时间复杂度:执行算法所需要的计算工作量,可以估算出程序对处理器的使用程度。 空间复杂度:执行当前算法所需要的内存空间,可以估算出程序对处理器的使用程度。 时间复杂度 谈到是时间复杂度,我们很多人的第一反应就是将算法执行一遍,打印出其执行的时间就是它所消耗的时间,其实这样是不可行的,因为: 解决一个问题的算法可能有很多种,一一实现的工作量无疑是巨大的,得不偿失; 不同计算机的软、硬件环境不同,即便使用同一台计算机,不同时间段其系统环境也不相同,程序的运行时间很可能会受影响,严重时甚至会导致误判。 实际场景中,我们更喜欢用一个估值来表示算法所编程序的运行时间。所谓估值,即估计的、并不准确的值。注意,虽然估值无法准确的表示算...

我成了 GitHub Star

能够成为官方认证的 GitHub Star(明星)我和你们一样十分震惊!🤯 可能很多读者不知道这个 GitHub Star 是什么,我先来介绍下它: GitHub Stars(明星)是 GitHub 官方发起的激励和表彰计划:主要是表彰 GitHub 社区中杰出的影响者和贡献者,他们热衷帮助、影响、激励社区的其他人。GitHub 官方认可这些人是 GitHub 社区的明星,这就是 GitHub Star。 GitHub Star 来自于 GitHub 的 4000 万名开发者,不包括 GitHub 在职人员,一共 300 个名额。目前中国区共有两位:一位是开源项目 ECharts 的 VP(Ovilia),另一个是 HelloGitHub 项目的发起者(521xueweihan),你们的卤蛋。😘 成为 GitHub Star 会受到 GitHub 的“优待”,比如:参与功能内测、加入官方的群、个人首页展示的徽章、礼品、会议活动等,我感觉 GitHub 还是很看重这个计划,我加的 slack 群里有 GitHub 的高层,我看到他们会积极参与到 GitHub Star 提出建议的讨论...

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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。

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