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一个递归计算与时间复杂度分析的例子

使用 Python 实现 $x^n$ 的递归计算: def f(x, n): if n == 0: return 1 else: return x * f(x, n-1) 我们定义用来计算时间复杂度的函数为 $T$, 则上面的 $x^n$ 的递归计算可以使用如下递推关系来表示: $$ T(n) = T(n-1) + 1 $$ 这样,有 $T(n) = T(n-i) + i$, 故而 $$ \begin{aligned} T(n) &= T(n-(n-1)) + n-1\\ &=T(1) + n-1\\ &=\Theta (1) + n-1\\ &=\Theta(n) \end{aligned} $$ 其中,$f \in \Theta(g)$ 表示:存在自然数 $n_0$ 和正数 $cc_1,c_2$, 对于所有的 $n\geq n_0$ 都成立 $$ c_1g(n) \leq f(n) \leq c_2g(n). $$ 综上所述,$x^n$ 在上面的递归定义下的时间复杂度为 $\Theta(n)$.

最小化DevOps自动化流程(Golang)

Why? 为什么要做自动化流程? 在开发过程中,我们在本地机器上做开发,完成一次功能迭代之后,如何发布到远程产品服务器一直是个很头疼的问题。最通常的做法就是使用(S)FTP把代码(或者代码压缩包)覆盖到服务器上。这样的做法虽然“直截了当”,但是容易出错,而且全程需要人为干预。(笔者亲历过其他项目部门的负责人过来求助,说发布时拷贝代码到服务器的过程中,服务器突然宕机没有反应。)所以我们需要一种方式帮助我们完成代码发布的整个过程。有非常多的第三方工具帮助我们实现流程自动化的目的。 我们要完成的目标是:1,无人干预;2,缩短发布时间,减少发布时期存在的风险;3,增加项目迭代效率。 What? 用什么工具来做自动化流程? git, github(gitlab) When? 在什么时机下创建自动化流程? 理论上是在第一次发布项目到服务器之前就需要做自动化流程。但是根据迭代开发的思想,我们在创建项目的时候就应该开始着手创建自动化流程。 How? 如何创建一个最小化的自动化流程? 我们通过三部实现开发部署流程自动化。 创建版本仓库 笔者使用Gitlab创建一个名为DevOps的私有仓库. new g...

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Rocky Linux

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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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