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java8学习:CompletableFuture方法使用

下面是自己总结的一部分的api的使用,当然下面有些方法后面加上Async就会变为异步的 /** * 变换:参数为Function接口 * thenApply:将上一个结果当做这次thenApply的参数传入,加以处理后,返回一个值 * 可以传入T返回T也可以传入T返回U */ public void thenApply() { CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(()-> 1).thenApply(i -> String.valueOf(i)); String i = future.join(); System.out.println(i); //1 } /** * 消费 * 参数为Consumer接口 * thenAccept:将上一个的结果当做这次的参数传入,但是无返回值 */ public void thenAccept() { CompletableFuture<Void> future = CompletableFuture.supplyAsync...

NOIP-C++大神培养计划 实战篇——时间复杂度

时间复杂度是同一问题可用不同算法解决,而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。 计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。 以上词条来自百度百科QAQ 我们在上一课中说到了O(n),O(n^2)的算法,是什么意思呢?在一台一般计算机中,一秒钟可以计算2.5*10^7次,O(…)就表示算法要计算的总数。 比如说O(n),这里的n是数据的最大值。假设1<=n<=10^6,那么O(n)就是10^6。在我们考试时,题目总数中会说,时限1s,这就是告诉你,时间复杂度O(…)不能超过2.5*10^7。 for(int i=1;i<=n;i++)O(n)算法,有m层循环,复杂度就是O(n^m)。 还有一种很常见的复杂度:O(log n)。log是自然对数,这里与数学上有所不同,log的底数默认为2,log(1024)...

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