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华虹半导体发力国际MCU市场

华虹半导体宣布，2016年上半年微控制器芯片出货量达12亿颗，较去年同期增长50%，创历史新高。凭借其全面的嵌入式非易失性存储器（eNVM）技术解决方案及支持包括汽车级闪存在内的8位至32位MCU产品，华虹半导体大力拓展物联网（IoT）市场，积极加强与世界级一流客户的合作，不断扩大在MCU产品代工领域的业务版图。 在迅速发展的MCU市场趋势下，华虹半导体为客户提供全面、灵活及具成本效益的解决方案，可与物联网、可穿戴设备、智能电网、嵌入式智能连接设备、医疗电子设备以及智能照明、工业及汽车电子设备等诸多节能智能产品完美结合。华虹半导体通过eFlash/eEEPROM工艺平台提供定制化的Flash IP/EEPROM IP——读速度可达60MHz的高速IP与IP静态电流低于0.1μA的低功耗。此平台在保持良好性能的同时兼备高可靠性，长达100年的数据保存时间和高达10万次的擦写次数，可以帮助客户发展高规格的MCU产品，满足各种多元化应用。 本文转自d1net（转载）
2017-07-02
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商用市场发力，Chromebook 销量超 Mac

IDC最近的市场调查显示，2016第一季度美国市场Chromebook笔记本电脑的销量接近200万台，首次超过苹果Mac电脑，后者同期的销量只有176万台。 IDC认为Chromebook今天的业绩主要归功于K12教育市场份额的提升，谷歌公司在教育市场的大力推广收到了成效。 但是教育市场并不是Chromebook增长动力的全部，去年市场调查公司NPD发布的数据显示，Chromebook在企业级技术市场取得了重大突破，虽然很多企业依然依赖Windows电脑，但是搭载ChromeOS和Android的商用设备在2015年上半年增长了29%，增长速度远超Windows和苹果公司的产品。 Chromebook的市场表现说明，Chromebook作为上网、处理邮件和行业应用的低成本的计算工具，可以很好满足学生和上班族的需要，而且ChromeOS最近也增强了其离线功能，进一步提高了Chromebook的实用性和适用性。 文章转载自 开源中国社区[http://www.oschina.net]
2017-06-01
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面试必问的时间复杂度到底怎么算

高级工程师title的我，最近琢磨着好好刷刷算法题更高级一些，然鹅，当我准备回忆大学和面试时候学的数据结构之时，我发现自己对这个算法复杂度的记忆只有OOOOOooo 文章收录在 GitHub JavaKeeper ，N线互联网开发必备技能兵器谱 算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。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。 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？ 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。 因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。然而，有的时候时间和空间却又是「鱼和熊掌」，不可兼得的，那么我们就需要从中去取一个平衡点。 时间复杂度 一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或「时间频度」。记为T(n)。 时间频度T(n)中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律，为此我们引入时间复杂度的概念。算法的时间复杂度也就是算法的时间度量，记作：T(n) = O(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称「时间复杂度」。 这种表示方法我们称为「 大O符号表示法 」，又称为渐进符号，是用于描述函数渐进行为的数学符号 常见的时间复杂度量级有： 常数阶$O(1)$ 线性阶$O(n)$ 平方阶$O(n^2)$ 立方阶$O(n^3)$ 对数阶$O(logn)$ 线性对数阶$O(nlogn)$ 指数阶$O(2^n)$ 常数阶$O(1)$ $O(1)$，表示该算法的执行时间（或执行时占用空间）总是为一个常量，不论输入的数据集是大是小，只要是没有循环等复杂结构，那这个代码的时间复杂度就都是O(1)，如： int i = 1; int j = 2; int k = i + j; 上述代码在执行的时候，它消耗的时候并不随着某个变量的增长而增长，那么无论这类代码有多长，即使有几万几十万行，都可以用$O(1)$来表示它的时间复杂度。 线性阶$O(n)$ $O(n)$，表示一个算法的性能会随着输入数据的大小变化而线性变化，如 for (int i = 0; i < n; i++) { j = i; j++; } 这段代码，for循环里面的代码会执行n遍，因此它消耗的时间是随着n的变化而变化的，因此这类代码都可以用$O(n)$来表示它的时间复杂度。 平方阶$O(n^2)$ $O(n²)$ 表示一个算法的性能将会随着输入数据的增长而呈现出二次增长。最常见的就是对输入数据进行嵌套循环。如果嵌套层级不断深入的话，算法的性能将会变为立方阶$O(n^3)$，$O(n^4)$，$O(n^k)$以此类推 for(x=1; i<=n; x++){ for(i=1; i<=n; i++){ j = i; j++; } } 指数阶$O(2^n)$ $O(2^n)$，表示一个算法的性能会随着输入数据的每次增加而增大两倍，典型的方法就是裴波那契数列的递归计算实现 int Fibonacci(int number) { if (number <= 1) return number; return Fibonacci(number - 2) + Fibonacci(number - 1); } 对数阶$O(logn)$ int i = 1; while(i<n) { i = i * 2; } 上面的代码，在while循环里面，每次都将 i 乘以 2，乘完之后，i 距离 n 就越来越近了，直到i不小于n退出。我们试着求解一下，假设循环次数为x，也就是说 2 的 x 次方等于 n，则由2^x=n得出x=log₂n。因此这个代码的时间复杂度为$O(logn)$ 线性对数阶$O(nlogn)$ 线性对数阶$O(nlogn) $，就是将时间复杂度为对数阶$O(logn)$的代码循环n遍的话，那么它的时间复杂度就是 n * O(logN)，也就是了$O(nlogn)$，如下， for(m=1; m<n; m++) { i = 1; while(i<n) { i = i * 2; } } 除此之外，其实还有平均情况复杂度、最好时间复杂度、最坏时间复杂度。。。一般没有特殊说明的情况下，都是值最坏时间复杂度。 空间复杂度 空间复杂度（Space Complexity）是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的一个量度，同样反映的是一个趋势，一个算法所需的存储空间用f(n)表示。S(n)=O(f(n))，其中n为问题的规模，S(n)表示空间复杂度。 一个算法在计算机存储器上所占用的存储空间，包括存储算法本身所占用的存储空间，算法的输入输出数据所占用的存储空间和算法在运行过程中临时占用的存储空间这三个方面。 一般情况下，一个程序在机器上执行时，除了需要存储程序本身的指令、常数、变量和输入数据外，还需要存储对数据操作的存储单元。若输入数据所占空间只取决于问题本身，和算法无关，这样只需要分析该算法在实现时所需的辅助单元即可。若算法执行时所需的辅助空间相对于输入数据量而言是个常数，则称此算法为原地工作，空间复杂度为O(1)。当一个算法的空间复杂度与n成线性比例关系时，可表示为$0(n)$，类比时间复杂度。 空间复杂度比较常用的有：O(1)、O(n)、O(n²) 空间复杂度 $O(1)$ 如果算法执行所需要的临时空间不随着某个变量n的大小而变化，即此算法空间复杂度为一个常量，可表示为 O(1)举例： int i = 1; int j = 2; ++i; j++; int m = i + j; 代码中的 i、j、m 所分配的空间都不随着处理数据量变化，因此它的空间复杂度 S(n) = O(1) 空间复杂度 $O(n)$ int[] m = new int[n] for(i=1; i<=n; ++i) { j = i; j++; } 这段代码中，第一行new了一个数组出来，这个数据占用的大小为n，这段代码的2-6行，虽然有循环，但没有再分配新的空间，因此，这段代码的空间复杂度主要看第一行即可，即 S(n) = O(n) 复杂度速查表 来源：https://liam.page/2016/06/20/big-O-cheat-sheet/ 源地址：https://www.bigocheatsheet.com/ 图例 大-O 复杂度曲线 抽象数据结构的操作复杂度 数组排序 图操作 堆操作 参考 《大话数据结构》https://zhuanlan.zhihu.com/p/50479555
2020-03-25

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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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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Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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