【JAVA/读书随笔】Chapter 22 算法效率

嵌入式Linux Qt/QML开发实战:从Buildroot配置到应用部署 本文详细介绍了嵌入式Linux Qt/QML开发全流程,从Buildroot系统配置、交叉编译工具链搭建到应用部署与调试。以RK3506开发板为例,提供实战指南,帮助开发者高效完成嵌入式应用开发,解决常见环境配置与性能优化问题。 阅读详情

大 O 法衡量程序在 最差情况下的运行速度,它估计算法执行时间随着输入规模的增加能有多快的增长。


常见算法及其时间复杂度:

1. 线性查找 耗费 O(n) 时间,具有 O(n) 时间负责都的算法称为 线性算法。

2. 二分查找 耗费 O(logn) 时间。具有 O(logn) 时间复杂度的算法称为 对数算法。

3. 选择、插入排序 的最差情况时间复杂度为 O(n^2) 。具有 O(n^2)  时间复杂度的算法成为 二次算法。

4. 汉诺塔问题 的时间复杂度是 O(2^n) 。具有 O(2^n) 时间复杂度的算法称为 指数算法。


常见的递归函数:


152:vue+leaflet 判断一个点是否在一个电子围栏内 本文介绍了一个基于Vue+Leaflet的示例,演示如何判断点是否在电子围栏内。作者大剑师兰特(优快云知名博主)展示了使用polygon.getBounds().contains(latlng)方法检测点与多边形边界的关系。代码仅需80行,通过点击地图触发判断逻辑,结果显示提示信息。该技术可广泛应用于地理围栏、位置服务等场景,需要安装turf依赖。文章提供了完整源码和配置说明,适合GIS开发者学习参考。 阅读详情

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