算法之时间复杂度简析 前言 最近准备对算法进行一些系统的总结和学习，不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海.此文主要对时间复杂度进行简单梳理和个人总结，本人才疏学浅，有所疏漏在所难免，如有不当和错误之处，欢迎指正 时间复杂度的定义（Time Complexity） 时间复杂度，用简单地话描述为：为了大概估算程序运算时间的一种概量。那用什么来估算的呢？用简单的程序执行代码的次数，如int a = 3执行一次，一个n此的for循环表示执行n次等等。广义的T（n）表示在一个完全理想状态的计算机中程序所执行的实际指令次数，下面会提到的O（n）大O（Big Oh），Ω(omega)，Θ(Theta) 都是对T（n）的一个大略估算抽象而来，这里先说明一下个人理解的精确度大小为：T(n)>Θ(Theta)...阅读全文
前言 最近回溯算法，对以往算法和新学习算法进行一个系统的整理和学习，本文的最大子序列和的问题在很多算法书籍和技术文章中对此都有详述，个人简单整理仅为了再次消化和日后查阅，不喜误喷。个人理解，如有错误，欢迎指正。 注：本文中提及的时间复杂度均使用大O法。 问题描述 求-2,4,-1,5,6的最大子序列和 注：如果所有值都为负，则最大子序列和为0 方案一 思路：使用穷举的方式，使用for循环列出所有的子序列进行求和，每次进行对比并把大的数赋值给最大子序列和变量，总共使用三个for循环 注：i循环为从-2到6（头到尾），j循环为i到此序列size，k为计算此时i到此时j的子序列和 源码如下： //穷举遍历法 三个for循环时间复杂度为n*n*n 十分低效 public static int max...阅读全文
前言 本文只作一些概念性说明，后续会整理每种排序算法的具体实现。个人知识和能力有限，搜集整理和理解可能不到位，如有错误，欢迎指正 插入排序原理 跑n-1趟，对于p=1到N-1趟，插入排序保证从位置0到位置p（数组也是从0开始计算）的数据是有序的，从后面每次拿一个数组往前面插，找到有序的位置（如此时51为被插入数，则在34到64之间）。需要使用两次for循环，时间复杂度为O（n^2） 希尔排序原理（缩减增量排序） 简单粗暴 计算效率取决于选择的缩减增量序列，只要序列最后最小的为1，任何增量序列都是可行的。最坏时间复杂度为n^2，而使用2^k-1的Hibbard增量序列的最坏运行事件为N^1.5 堆（优先队列）排序原理 堆分为大根堆和小根堆，是完全二叉树。大根堆的要求是每个节点的值都不大于其父节...阅读全文
运行时间中的对数 前一篇文章中分治递归的时间复杂度为O（nlogn）;对数最常出现的规律可概括为如下一般规律： 如果一个算法用常数时间O（1）将问题的大小削减为其的一部分（通常是二分之一），那么该算法就是O（logn）.另一方面，如果一个算法用常数时间O（1）将问题的大小消减一个常数数量（如将问题减少1等等），那么这种sauna就是O（n）的。 折半查找简单引论问题 求x在数组T[]中的坐标，如果不存在x，则返回-1 方案一 思路：直接穷举，进行遍历，时间复杂度O（n），线性增长 代码： public static
前言：企业在划分项目时，可按照项目的复杂程度、管理范围等将项目分为三个级别，分别是企业级、部门级和小组级（与目标划分原则相同），然后将每一级的目标与项目对应起来。我们知道，企业制定的目标（OKR），一个目标（O）会有多个关键结果（KR），关键结果是衡量目标完成与否的标准，因此，每个项目的目标对应的应该是目标中的关键结果，当然，目标及关键结果的复杂程度不同，所以一个关键结果可能会对应多个项目。,其中N是树中节点的总数，这样的时间复杂度意味着如果要展示1000个节点，就要执...阅读全文
 OpenGL没有提供着色器编译器，而是由显卡驱动来完成着色器的编译工作，也就是说，只要显卡驱动支持对GLSL的编译它就能运行，所以能够跨平台。而DirectX是由微软控制着色器的编译，就算用了不同的硬件，同一个着色器的编译也是一样，所以支持的平台只有微软自己的产品。 GPU全称是GraphicProcessing Unit－－图形处理器，其最大的作用就是进行各种绘制计算机图形所需的运算，包括顶点设置、光影、像素操作等。GPU实际上是一组图形函数的集合，而这些函数有硬件实现，只要用于3D游戏中物体移动时的坐标转换及光源处理。...阅读全文
国内外AI大模型层出不穷，训练数据复杂程度更是呈指数级增加。如今，在万亿级参数时代，单个资源池已无法满足大模型训练场景中动辄PB级的数据存储量，对于企业来说，启用多个资源池构成的分布式存储势在必行。为了应对AI大模型训练对数据存储的需求，天翼云推出并行文件服务HPFS（CT-HPFS，High Performance File Storage），旨在为AI时代提供高性能存储底座，助力企业构建基于云资源的、更高效的大型模型训练平台，实现大模型的连续训练。天翼云HPFS可通过分布式存储实现数据的并发读取，同时提供最高百万IOPS和百GBPS的吞吐能力，显著提升了数据的读取速度，从而大大提升GPU卡的利用率，为提升HPC和AI等场景的训练效率赋能。天翼云HPFS为AI场景的数据训练提供高并发、低...阅读全文
零、前言最近在调研NoSQL数据库，发现RocksDB、LevelDB、HBase以及Prometheus等，其底层的存储引擎都是基于LSM树，于是决定花时间彻底吃透LSM树这一数据结构。不幸的是，在查阅资料学习的过程中，发现网上各种文章汗牛充栋、抄来抄去，不是文不对题就是不知所云。一气之下决定自己写一篇出来消消气，便有了这篇文章。。。PS：学了这么多数据结构，LSMTree应该是最年轻的一个，它在1996年被设计出来(属老鼠的)，年纪比我还小~相比于B/B+树或者倒排索引，LSMTree采用了“疯狂到不顾一切”的干啥都磁盘顺序写的方案，赋予了它无与伦比的写吞吐量。一、LSM树数据结构定义查阅了一些资料，LSM树并没有一种固定死的实现方式，更多的是一种将：“磁盘顺序写” + “多个树(状数据...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《双栈网络使用什么技术实现总部网络能访问分部网络？》，作者：SD万为了实现总部和分部之间的IPv4和IPv6互访，可以使用以下隧道技术：1、IPv4隧道技术：可以使用GRE（Generic Routing Encapsulation）隧道技术，在IPv4网络中隧道传输IPv6数据包。在总部和分部之间分别配置一个GRE隧道接口，并将IPv6数据包封装在IPv4数据包中进行传输。配置完成后，总部的IPv4地址就可以访问分部的IPv4地址。2、IPv6隧道技术：可以使用6to4、Teredo等IPv6隧道技术，在IPv4网络中隧道传输IPv6数据包。在总部和分部之间分别配置一个6to4或Teredo隧道接口，并将IPv4数据包封装在IPv6数据包中进行传输。配置完成后，总...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《浅析IPV6单栈的优缺点》，作者：赵****越IPv6单栈是一种仅使用IPv6协议栈的方案，与IPv4单栈相比，它具有更大的地址空间、更高的安全性和更好的隐私保护。但是，IPv6单栈也存在一些缺点，如兼容性问题、网络配置复杂度和流量识别困难等。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求来选择合适的协议栈。IPV6单栈的优点：更大的地址空间：IPv6协议拥有比IPv4更大的地址空间，可以满足未来几年甚至十几年的IP地址需求。这将有利于更好地管理网络资源，避免IPv4地址枯竭带来的问题。提高安全性：IPv6协议对安全性进行了改进，例如支持IPSec加密通信、网络层身份验证和抗DoS攻击等。这些功能增强了网络的安全性，提高了数据传输的安全性。更好的隐私保护：IPv6协议采用...阅读全文
获课：keyouit.xyz/13442/获取ZY↑↑方打开链接↑↑开设一门以 ACM Fellow 和 《算法（第 4 版）》 为核心的专栏课程，旨在帮助学习者深入理解算法设计与分析，掌握经典算法及其在实际问题中的应用。以下是一个详细的课程大纲和内容设计：课程名称ACM Fellow 带你学算法：从理论到实战（基于《算法（第 4 版）》）课程目标掌握经典算法的设计与实现。理解算法的时间复杂度和空间复杂度分析。学会将算法应用于实际问题解决。为参加编程竞赛（如 ACM-ICPC）或面试算法题做准备。课程大纲第 1 部分：算法基础算法导论什么是算法？算法的重要性与应用领域《算法（第 4 版）》简介算法分析时间复杂度与空间复杂度渐进符号（O、Ω、Θ）递归算法的分析方法数据结构回顾数组、链表、栈、...阅读全文
3d目标检测_综述：3D目标检测多模态融合算法 内容由 ai 生成，不能保证真实；禁止利用本功能从事违法活动。获课：keyouit.xyz/13893/获取ZY↑↑方打开链接↑↑完成全网搜索，参考8个信源并总结 回答 分享 以下是关于3D目标检测多模态融合算法的综述：多模态融合的难点 传感器视角问题：不同传感器的视角和数据格式不同，需要进行数据对齐和校准。信息丢失问题：在融合过程中，可能会丢失一些信息，需要选择合适的融合方法来保留重要信息。计算复杂度问题：多模态融合算法通常需要处理大量的数据，计算复杂度较高。常见的融合方法 Early-Fusion：在数据预处理阶段进行融合，即将来自不同传感器的原始数据直接组合成一个多模态输入。这种方法能够保留最多的原始信息，但处理复杂度高，且可能引入噪声。...阅读全文
xia载ke：97it.top/14282/ 引言 链表（Linked List）是一种常见的数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据部分和指向下一个节点的引用。与数组不同，链表的元素不是在内存中连续存储的，而是通过节点间的链接关系实现。链表具有动态大小的特点，适用于数据结构中需要频繁进行插入和删除操作的场景。 链表的插入操作是链表操作中最常见也是最基础的操作之一。通过链表的插入操作，我们能够将新元素有效地加入链表的任意位置。链表的插入方式包括在链表的头部、尾部以及中间位置插入元素，每种插入方式具有不同的操作步骤和复杂度。 本文将深入探讨链表的插入操作，分析不同插入方式的实现方法、性能特点及应用场景，并讨论在实际开发中如何优化链表插入操作。 一、链表的基本结构与类型 链表由一系列节点组...阅读全文
”虾崽ke>>>“jzit.top/14452/在Python AI编程中，数据结构与算法是非常重要的基础，它们为处理数据、优化程序性能和实现高效的AI模型提供支持。以下是一些关键概念：1.数据结构数据结构是存储和组织数据的方式，它们在AI编程中扮演着至关重要的角色。常见的数据结构包括：列表（List）列表是Python中最基本的数据结构之一，用于存储有序的元素集合。可以通过索引访问、修改和添加元素。特点：支持动态增加、删除元素，元素可以是不同类型的。应用：存储训练数据、模型预测结果等。python# 示例 my_list = [1, 2, 3, 4] my_list.append(5) # 添加元素 print(my_list[2]) # 访问元素 字典（Dictionary）字典是一种...阅读全文
