[转帖]-O1,-O2,-O3编译优化知多少

1.从.c文件到可执行文件,其间经历了几步? 高级语言是偏向人,按照人的思维方式设计的,机器对这些可是莫名奇妙,不知所谓。那从高级语言是如何过渡到机器语言的呢?这可是一个漫长的旅途呀! 其中,得经历这样的历程:C源程序->编译预处理->编译->汇编程序->链接程序->可执行文件 1.预处理 读取c源

[转帖]gcc -O0 -O1 -O2 -O3 四级优化选项及每级分别做什么优化

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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (110)-- 算法导论10.2 1题

一、用go语言,单链表上的动态集合操作 INSERT 能否在 O(1)时间内实现?DELETE 操作呢? 文心一言: 在单链表中,INSERT 和 DELETE 操作的时间复杂度通常是 O(n),其中 n 是链表中的元素数量。这主要是因为当你插入或删除元素时,你需要遍历链表来找到正确的插入或删除位置

抖音面试:说说延迟任务的调度算法?

Netty 框架是以性能著称的框架,因此在它的框架中使用了大量提升性能的机制,例如 Netty 用于实现延迟队列的时间轮调度算法就是一个典型的例子。使用时间轮调度算法可以实现海量任务新增和取消任务的时间度为 O(1),那么什么是时间轮调度算法呢?接下来我们一起来看。 1.延迟任务实现 在 Netty

算法学习笔记(3.1): ST算法

ST表 在RMQ(区间最值)问题中,著名的ST算法就是倍增的产物。ST算法可以在 \(O(n \log n)\) 的时间复杂度能预处理后,以 \(O(1)\) 的复杂度在线回答区间 [l, r] 内的最值。 当然,ST表不支持动态修改,如果需要动态修改,线段树是一种良好的解决方案,是 \(O(n)\

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (112)-- 算法导论10.2 3题

三、用go语言,用一个单链表L实现一个队列。要求操作 ENQUEUE 和 DEQUEUE 的运行时间仍为O(1)。 文心一言: 在 Go 语言中,使用单链表实现队列的操作,包括入队(ENQUEUE)和出队(DEQUEUE),并保持操作的时间复杂度为 O(1),需要利用两个指针,一个指向队头,另一个指

C#堆排序算法

前言 堆排序是一种高效的排序算法,基于二叉堆数据结构实现。它具有稳定性、时间复杂度为O(nlogn)和空间复杂度为O(1)的特点。 堆排序实现原理 构建最大堆:将待排序数组构建成一个最大堆,即满足父节点大于等于子节点的特性。 将堆顶元素与最后一个元素交换:将最大堆的堆顶元素与堆中的最后一个元素交换位

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (107)-- 算法导论10.1 5题

五、用go语言,栈插入和删除元素只能在同一端进行,队列的插入操作和删除操作分别在两端进行,与它们不同的,有一种双端队列(deque),其插入和删除操作都可以在两端进行。写出4个时间均为 O(1)的过程,分别实现在双端队列的两端插入和删除元素的操作,该队列是用一个数组实现的。 文心一言: 在 Go 语

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (104)-- 算法导论10.1 2题

二、用go语言,说明如何在一个数组 A[1..n]中实现两个栈,使得当两个栈的元素个数之和不为 n 时,两者都不会发生上溢。要求 PUSH 和 POP 操作的运行时间为 O(1)。 文心一言: 在这个问题中,我们要在一个数组 A[1..n] 中实现两个栈,使得当两个栈的元素个数之和不为 n 时,两者

验证功能访问Redis的次数和命令

背景 公司内部在进行性能调优, 调优有多个方法. 应用Redis方面主要的调优有: 1. 进行redis键值对大小的处理. 2. 进行redis键值对过期时间的处理. 3. 减少连接数,减少网络带宽. 4. 优化方法.尽量使用O(1)命令代替复杂命令. 5. 严格禁止使用复杂指令,比如flushal

奇偶链表问题

奇偶链表问题 作者:Grey 原文地址: 博客园:奇偶链表问题 CSDN:奇偶链表问题 题目描述 给定一个单链表,把所有的奇数节点和偶数节点分别排在一起。请注意,这里的奇数节点和偶数节点指的是节点编号的奇偶性,而不是节点的值的奇偶性。 请尝试使用原地算法完成。 你的算法的空间复杂度应为 O(1),

3.1 C++ STL 双向队列容器

双向队列容器(Deque)是C++ STL中的一种数据结构,是一种双端队列,允许在容器的两端进行快速插入和删除操作,可以看作是一种动态数组的扩展,支持随机访问,同时提供了高效的在队列头尾插入和删除元素的操作。Deque 双向队列容器与Vector非常相似,它不但可以在数组尾部插入和删除元素,还可以在头部进行插入和删除,队列算法的时间复杂度也是`常数阶O(1)`,队列内部的数据机制和性能与Vecto

数组还是HashSet?

我记得大约在半年前,有个朋友问我一个问题,现在有一个选型: 一个性能敏感场景,有一个集合,需要确定某一个元素在不在这个集合中,我是用数组直接Contains还是使用HashSet.Contains? 大家肯定想都不用想,都选使用HashSet,毕竟HashSet的时间复杂度是O(1

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