while与超时

涉及到通讯/数据交互的时候,假如采用while来等待,例如

//wait for data
while (!getData());

//get data then do something
//...

有时候遇到了一直等不到信号/数据的情况,有造成程序异常的风险,最好还是加入超时处理的机制,例如:

int time_before = getTime();
//wait for data
while (!getData()) {
	if (getTime() - time_before > 100)
		break;
}

再扩展些来说,有些算法中可能采用不停迭代直至结果小于预设的误差阈值才会退出迭代,这时候也要考虑万一一直不收敛怎么办,类似地就需要限定最大迭代次数来保证了。

### 如何优化力扣刷题中的 `while` 循环以避免超时 在处理算法竞赛题目时,尤其是像力扣这样的平台上的编程挑战,时间复杂度是一个非常重要的考量因素。如果程序运行过慢甚至超时,通常意味着存在更高效的解决方案。 #### 使用合适的数据结构 选择适当的数据结构能够显著提升性能。例如,在某些情况下,使用哈希表代替列表查找可以将O(n)的操作降为平均情况下的O(1)[^1]。对于特定类型的遍历或查询操作,优先考虑那些能提供更快访问速度的数据结构。 #### 减少不必要的计算 仔细分析代码逻辑,去除任何可能造成额外开销的部分。这包括但不限于减少嵌套循环次数、提前终止条件满足后的迭代以及利用缓存机制保存已经计算过的中间结果来防止重复运算[^2]。 #### 应用动态规划技巧 当遇到具有重叠子问题特性的递推关系式时,采用自底向上构建解法的方式——即通过记录先前的结果逐步求解更大规模的问题实例。这种方法不仅有助于降低空间消耗,而且往往也能带来更好的时间表现。如斐波那契数列可以通过滚动数组的方法实现线性时间内完成计算[^3]。 ```java class Solution { public int fib(int n) { if (n < 2) { return n; } int a = 0; int b = 1; int c = 1; for (int i = 2; i <= n; i++) { c = (a + b) % 1000000007; a = b; b = c; } return c; } } ``` #### 避免全局变量和频繁修改状态 尽量保持局部作用域内的变量不变,并且尽可能地让这些变量参到最内层的控制流当中去。这样做的好处是可以更好地预测其行为模式并简化调试过程。另外,过多依赖外部环境可能会引入隐含的成本,因此应尽量减少对外部资源的调用频率[^4]。 #### 调整算法策略 有时改变解决问题的整体思路也会取得意想不到的效果。比如针对字符串转换成Z字形排列再还原的任务,可以直接按照字符所在行的位置规律填充目标字符串,而不是先构造完整的二维矩阵后再提取所需部分[^5]。 ```cpp string convert(string s, int numRows) { if (numRows == 1) return s; vector<string> rows(min(numRows, int(s.size()))); bool goingDown(false); int curRow = 0; for (char c : s) { rows[curRow] += c; if (curRow == 0 || curRow == numRows - 1) goingDown = !goingDown; curRow += goingDown ? 1 : -1; } string ret; for (string row : rows) ret += row; return ret; } ```
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