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计算机算法设计与分析第一章总结
1.1算法与程序 算法的性质：输入、输出、确定性、有限性。 程序是算法用某种程序设计语言的具体实现，可以不满足算法的有限性。 1.2算法复杂性分析 算法复杂性是算法运行所需要的计算机资源的量，需要时间资源的量称为时间复杂性，需要空间资源的量称为空间复杂性。 一般2 计算模型与复杂性类 | 密码协议课程笔记
1 计算模型1：图灵机 1.1 图灵机的定义 图灵机是一个简洁的计算模型。 我们可以将图灵机视为拥有一个无限长、可以双向移动的工作带的有限自动机。在初始阶段，工作带开始的几个格里包含输入，其余的为空白。在计算过程中的每个时刻，机器观察到它当前的控制状态以及它读写头所指位置的符计算机思维
三大思维 1.理论思维（推理思维） 2.实验思维（实证思维） 3.计算机思维（构造思维） 计算机思维的本质是抽象和自动化。 计算思维是人类求解问题的一条途径，是属于人的思维方式，不是计算机的思维方式。计算思维是概念化，不是程序化。 计算机思维的基本问题 1.可计算性 指可以使用计算机在有限步什么是好的架构师
架构的本质 物理学中有个很著名的“熵增定律”：一个封闭系统，都是从有序到无序，也就是它的熵（即混乱程度）会不断地增加，最终系统会彻底变得无序。这个理论放在软件系统的演化上，也是非常适用的。一方面，随着业务需求的增加，我们会往系统里不停地添加业务功能；另一方面，随着访问量的不断增加，Proj CMI Paper Reading: Mining Metrics to Predict Component Failures
Abstract 研究： 任务：What is it that makes software fail? 数据集：post-release defect history of five Microsoft software systems 结论：容易发⽣故障的软件在统计上与代码复杂性度量相关 前提：没有一套简单的复杂性度量能够全面通用地描述软件缺陷 方法：在代码度量上做主成分分析，软件工程，必须跨越的四大门槛
软件工程，必须跨越的四大门槛 作者 | Oto Brglez 译者 | 弯月 转载自：The four dusty pillars of software engineering | LinkedIn* 关键词 1.复杂性； 2.技术负债； 3.资源； 4.实验 转载理由 作者从四个角度分析了工程师和开发者在工作中不可避免的难题。不论是技术小白、初入职场亦或算法Chapter1
1. 定义 算法是一个满足下列条件的计算： 有穷性/终止性：有限步内必须停止 确定性：每一步都是严格定义和确定的动作 能行性：每一个动作都能够被精确地机械执行输入：有一个满足给定约束条件的输入输出：满足给定约束条件的结果 问题：定义了输入和输出的关系。 问题与算法：一个密码学（杨义先）- 计算复杂性理论
视频：地址 本章的主要内容：问题的定义和分类、算法复杂度的定义和分类、P问题和NP问题、规约思想和NPC问题、密码算法的计算安全性 问题的定义和分类 背包问题 数学化定义： 是NP问题！ 素数分解问题 无法证明是P问题还是NP问题! 问题定义 问题：描述参量陈述揭发应满足的性质（询问） 参量时间复杂性O(f(n))
1、基本内容与常见时间复杂度对应的结构 ① T(n) =次数表示式，表示的是执行的次数； O(n) 通过T(n)的抓大头等操作后这就是时间复杂度，有O(1)、O(logn)、O(n)、O( nlogn)、O(n^2)、O(n^3)、O(2^n) 这些， 对应的结构是： O(1) : 没有for循环体的最上而下的时间复杂性是O(n) O(n) : 有一层f2021-10-24
算法分析与设计 1.绪论 数据结构和算法流程构成了算法。 算法的评价：1.正确性2.空间复杂性3.时间复杂性 例子：1冒泡排序：int BubbleSort(int A[],int n) { int i,j,x; for(i=0;i<n-1;i++) for(j=0;j<n-i-1;j++) if(A[j]>A[j+1]){x=A[j];A[j]=A[j+1];A[j+1]=x; } retu架构设计三原则
目录 合适原则简单原则结构的复杂性逻辑的复杂性 演化原则 合适原则 合适原则宣言：合适优于业界领先 真正优秀的架构都是在企业当前人力、条件、业务等各种约束下设计出来的，能够合理地将资源整合在一起并发挥出最大功效，并且能够快速落地。 踩坑点： 将军难打无兵之仗，没那么上K8s，研发团队如何从容一点?
容器作为一种先进的虚拟化技术，是云原生时代软件开发和运维不可或缺的部分。k8s是目前最流行的容器编排管理工具，但很多企业在拥抱k8s的过程中，遇到了难题。 今天就来聊聊上K8s，研发团队如何从容一点？ 关于容器技术 容器技术呱呱坠地到如今，在国内经历了如下3个阶段： 婴儿期：2014-2016关于求解某数所有因子欧拉函数的复杂性分析
【命题】 对于给定数 \(n\) ，求解其所有因子的欧拉函数值 本文不讨论朴素做法，仅讨论两种较为常用的求解方法 【法一】 根据公式 \(\boldsymbol \varphi(n)=n\prod_{i=1}^m (1-{1\over p_i})\)，其中 \(\displaystyle n=\prod_{i=1}^m p_i\) 对于 \(n\) 的每个因子 \(d\) ，暴力查询【行研报告】2021年全球商业复杂性指数——附下载链接
来源 | TMF Group 此报告衡量了与商业复杂性相关的292个不同指标，分析了全球与地方所面临的挑战，及其对全球营商便利性的影响。根据77个司法管辖区在法律制度、合规性、会计流程、税收制度、人力资源法规与薪酬流程方面的商业环境复杂性，我们最终得出全球商业复杂性的排名。 如需模型的选择和设计原则
给定一个具体的学习任务，研究人员如何为这个任务确定一个可行的模型结构。给出了各种不同体系结构和不同性能的模型复杂性，研究人员如何从中挑选出最好的模型？这就是模型选择和设计问题。 一般来说，模型的选择和设计是基于两者之间的权衡，预测性能和模型复杂性。 一方面，高精度的预测是良好的编码方式（转载）
转载自 ：写出的代码复杂度太高？看下专家怎么说（元闰子） 良好的编码方式 1. 前言2. 导致软件复杂的原因3. 如何降低软件的复杂性3.1 对 “战术编程” Say No！3.2 让模块更“深”一点！3.3 进行分层设计！3.4 学会写代码注释！ 4. 总结 【摘要】 软件的复杂性是我们程序员在日常开发微软推出新语言Bosque，超越结构化程序设计
微软近期推出了一款全新的编程语言 Bosque，该语言参考了 TypeScript 的语法与类型，还有 ML 和 Node/JavaScript 的语义。 作者微软计算机科学家 Mark Marron 致力于消除编程过程中出现的各种复杂情况，创造出了他认为超越主流结构化程序设计的 Bosque 这一语言。 结构化程序设计现在随降低软件复杂性的一般原则和方法
一、前言 斯坦福教授、Tcl语言发明者John Ousterhout 的著作《A Philosophy of Software Design》[1]，自出版以来，好评如潮。按照IT图书出版的惯例，如果冠名为“实践”，书中内容关注的是某项技术的细节和技巧；冠名为“艺术”，内容可能是记录一件优秀作品的设计过程和经验；而冠名为“哲学复杂性会压垮Kubernetes吗？
杨峰 译 分布式实验室 Kubernetes肯定不会是第一个受制于其规模的开源项目，但是专家有不同看法……Hadoop由于其使用不友好终于耗尽能量，相对于Hadoop如今人老珠黄，Kubernetes现在是开源社区新宠。正如Capital One的Bernard Golden所说，Kubernetes“易于操作”，正大步向前。相对这种「微服务架构」更多关于微服务-边界，治理，重用和复杂性
我最喜欢博客（而且从来没有得到足够的）的一件事就是反馈。我之前发表的文章“雕刻它 - 微服务，巨石和康威定律”，产生了一些评论/讨论，这些评论/讨论合在一起，保证了一个后续帖子。其中一个讨论是与Ruth Malan和Jeff Sussna就治理进行的Twitter交流。杰夫认为分权治理的概念是“有争议的「管理」处理复杂性-一个粗略的指南，领导模式和理论
在变革型领导（https://www.leadershipthoughts.com/transformational-leadership-guide-models-theories/）中，我们了解到变革型领导的一个特点是处理复杂性、模糊性和不确定性。那么，让我们来看看一个基于Ralph Stacey工作的领导模型，Ralph Stacey是几本关于领导和组织动力学的书的作者为什么经过三十年的发展，现代计算机的响应速度甚至比不上Apple 2？
我有一种感觉，就是我们现在使用的电脑比小时候用的那些要慢。但我又不能完全相信这种感觉，因为一些研究表明，人类的直觉是不可靠的。于是，在过去几个月，我用高速相机拍下了一些设备的响应速度，得出的结果如下图所示。这组结果显示了从按下按键到屏幕上显示相应字符的延迟时间，并按照从快到Github最火！程序员必须知道22大定律和法则
当谈论开发问题的时候，大家总会提到各种定律。今天Github上，突然出现了一篇定律＆法则合集项目，瞬间占据趋势榜第一名！项目中包含很多定律＆法则的解释，但不提倡其中任何一个。是否应用这些定律和法则始终处于争论状态，而且很大程度上取决于个人喜好以及用在哪里。15大定律：7大原则：原作者把这2再议电商业务的复杂性
第一时间获取技术干货和业界资讯！ 前段时间，我写了一篇《浅谈电商系统中的一些骚点问题》很多人喜欢。其实这只是复杂的电商系统中的冰山一角而已。今天我给大家稍微的扩展一点，说说电商系统中的一些业务复杂度。 我们先来看一个场景，促销。 是不是见了这个图就害怕了。光促销就这么【算法】算法复杂性分析
前言 算法分析是对一个算法需要多少计算时间和存储空间作定量分析。此文主要介绍如何使用渐近分析记号来表示算法的时间复杂度以及如何对算法效率进行比较。 分析涉及的概念 输入规模度量 算法的时间效率和空间效率都用输入规模的函数进行度量 对相同大小的输入实例具有相同的