《白话Android的内部原理》的引子

本文通过一个实际问题——如何高效地对百万份学生记录按年龄排序,展示了一种直观且高效的解决方案。该方案由一位不懂计算机的母亲提出,竟然比许多专业求职者的答案更为优秀。文章进一步探讨了这种解决方案背后的思考方式,强调了编程思想源于生活的观点。
   引子:
   谷歌做过面试工作的工程师保罗· 季马(Paul Tyma )决心一探究竟,他的一道面试谜题是这样的:假设有人给了你100万份记录表,每张表上都记录着一个大学生的信息。要按年龄对其排序,你会怎么做呢?

季马向自己的母亲提出了这个问题,她对计算机学是一无所知的。然而,季马太太的回答比季马面试过的许多高学历求职者都更有效率。

这怎么可能呢?季马妈妈回答说,她会分堆。看看第一张纸上记录的年龄。如果是21岁,就把它放进“21岁”的堆里。如果下一张纸上写着19岁,就把它放在“19岁”的那一堆里。依此类推。每张纸只需看一次,等完成之后,把各堆按年龄顺序收集起来。大功告成!

这个过程比许多谷歌求职者提出的“快速排序”算法快20倍左右。听了季马妈妈的解法,好些求职者都抓狂了。“快速排序”保证最快!教科书上确实这么说的!

他们忘记了教科书上还印着小字呢!快速排序以比较为基础:这个数字比那个数字更大吗?但要排序,并不一定需要比较。这里,就不需要这么做,因为记录有很多很多份,而大学生的年龄却只有寥寥几种。快速排序像瑞士军刀,功能多样;但对这份特殊任务,妈妈的“分堆”法要好得多。



     总结: 其实,真正的编程来源于实际的生活, 技术只是实现的工具,之所以表面看技术纷繁多样,那是因为发明这个语言的程序员的编程思想和代码习惯有区别而已,比如:北欧人、美洲人、印度人、亚洲人,大家习惯不一样,代码API肯定相差很大; 但是随着你深入进底层, 你会发现惊人的一致性:语言都来源于生活。之前,我写过一个全选框的小例子,最后发现解决问题的思路,还是假想了实际生活中很多人排队的例子,最后迎刃而解。。我觉得,论技术可能大家水平不一致,那些对语言很感兴趣的人,可能基础会好一点。。但是,生活能力,我相信即使语言功底弱一点的你我,也能很好地生活。。既然大家都能在生活中很轻松地解决各种难题, 为何不把代码中的问题,放到生活中来寻找思路呢? 这样,你也可以成为一个好的程序员。。甚至比光语言功底强,但生活能力差的人更强。。。
    故而,我想通过生活中的简单事例,来将一些看源码会让人头痛无边的Android基本原理,既深刻直接、针针见血却又浅显通俗、平易近人的描述出来。相信,看过源码几天就忘光的你,看过我这个,能长久过目不忘,因为我讲的都是根本的东西。。而且,我这个记住的是永远不会变的所有编程语言的本源---生活, 而不是一堆因人而异、因版本而变、因硬件而变的随时会变的枯燥无味的API。

     所有语言都来自于生活。。。

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
Vue的底层原理可以用以下几个关键点来解释: 1. 响应式数据:Vue使用了响应式数据的机制,通过Object.defineProperty()方法来劫持对象的属性,当属性发生变化时,会触发相应的更新操作。 2. 虚拟DOM:Vue使用虚拟DOM来提高渲染性能。当数据发生变化时,Vue会先生成一个虚拟DOM树,然后通过比较新旧虚拟DOM树的差异,最终只更新需要更新的部分,减少了对真实DOM的操作次数。 3. 模板编译:Vue的模板编译过程将模板转换为渲染函数,渲染函数可以生成虚拟DOM树。在编译过程中,Vue会解析模板中的指令和插值表达式,并生成相应的渲染函数。 4. 组件化开发:Vue将页面拆分为多个组件,每个组件都有自己的状态和视图。组件之间可以通过props和事件进行通信,使得代码更加模块化和可复用。 5. 生命周期:Vue组件有不同的生命周期钩子函数,可以在不同的阶段执行相应的操作,例如在组件创建前、创建后、更新前、更新后等。 6. 指令系统:Vue提供了一系列的指令,例如v-bind、v-if、v-for等,用于在模板中添加特定的行为和逻辑。 7. MVVM模式:Vue采用了MVVM(Model-View-ViewModel)模式,将视图和数据进行双向绑定。当数据发生变化时,视图会自动更新;当用户操作视图时,数据也会自动更新。 8. 插件系统:Vue提供了插件系统,可以通过插件扩展Vue的功能。插件可以添加全局方法或者指令,也可以扩展Vue实例。
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值