ЩЕГОЛЬ Apache: Символы UTF-8 Отображения в PDF (без встраивают?)

РЕДАКТИРОВАНИЕ: Быстрое примечание, это почти наверняка путает Большая нотация O (который является верхней границей) с нотацией Теты (который, и верхняя и нижняя граница). По моему опыту, это на самом деле типично для обсуждений в неакадемических настройках. Извинения за любой беспорядок вызываются.

В одном предложении: Когда размер Вашего задания повышается, насколько дольше это берет для завершения его?

, Очевидно, это только использует "размер" в качестве входа и "время, потраченное" в качестве вывода — та же идея применяется, если Вы хотите говорить об использовании памяти и т.д.

, Вот пример, где у нас есть футболки N, которые мы хотим высушить. Мы будем принимать , это невероятно быстро для получения их в сохнущем положении (т.е. человеческое взаимодействие незначительно). Это не имеет место в реальной жизни, конечно...

• Используя строку промывки снаружи: принятие Вас имеет бесконечно большой задний двор, промывка сохнет в O (1) время. Однако очень Вы имеете его, это получит то же солнце и свежий воздух, таким образом, размер не будет влиять на время высыхания.

• Используя сушилку для белья: Вы помещаете 10 рубашек в каждую загрузку, и затем они сделаны час спустя. (Проигнорируйте фактические числа здесь — они не важны.) Настолько сохнущие 50 рубашек берет приблизительно в 5 раз более длинные, чем сушка 10 рубашек.

• Помещение всего в сушилке: Если мы поместим все в одну большую груду и просто позволим общей теплоте сделать это, то будет требоваться много времени для средних рубашек для получения сухим. Я не хотел бы предполагать деталь, но я подозреваю, что это, по крайней мере, O (N^2) — поскольку Вы увеличиваете загрузку промывки, время высыхания увеличивается быстрее.

Один важный аспект "большого O" нотация - то, что это не делает , говорят, какой алгоритм будет быстрее для данного размера. Возьмите хеш-таблицу (строковый ключ, целочисленное значение) по сравнению с массивом пар (строка, целое число). Это быстрее для нахождения ключа в хеш-таблице или элементе в массиве, на основе строки? (т.е. для массива, "находят первый элемент, где строковая часть соответствует данному ключу".) Хеш-таблицы обычно амортизируются (~ = "в среднем") O (1) — после того как они настраиваются, это должно взять в то же время для нахождения записи в 100 таблицах записи как в 1 000 000 таблиц записи. Нахождение элемента в массиве (на основе содержания, а не индекса) линейно, т.е. O (N) — в среднем Вы оказываетесь перед необходимостью смотреть на половину записей.

это делает хеш-таблицу быстрее, чем массив для поисков? Не обязательно. Если у Вас есть очень небольшая коллекция записей, массив может быть более быстрым — Вы можете проверять все строки во время, когда это берет, чтобы просто вычислить хэш-код того, на который Вы смотрите. Поскольку набор данных растет, однако, хеш-таблица в конечном счете разобьет массив.