 Swift 迁移之路 - 唐巧(10%) 感觉⽤用 Swift ,效率并没有什什么提升。 未来⼀一定会变好 我其实不不是来唱衰 Swift 的 在 OC 当保守派其实很难 希望⼤大家能够客观评判引 ⼊入新技术的好处和⻛风险 谢谢~0 码力 | 43 页 | 1.37 MB | 1 年前3 Swift 迁移之路 - 唐巧(10%) 感觉⽤用 Swift ,效率并没有什什么提升。 未来⼀一定会变好 我其实不不是来唱衰 Swift 的 在 OC 当保守派其实很难 希望⼤大家能够客观评判引 ⼊入新技术的好处和⻛风险 谢谢~0 码力 | 43 页 | 1.37 MB | 1 年前3
 Hello 算法 1.1.0 Swift版现,那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销,时间复杂度的常数项更大。 最后,哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中,我们采取在链表或红黑树中执行查找操作, 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q:多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗?标记为已删除的空间还能再次使用吗? 多次哈希是开放寻址的一种,开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷,需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景,平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景,因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高,具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况,因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突,从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据,因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。0 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 1 年前3 Hello 算法 1.1.0 Swift版现,那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销,时间复杂度的常数项更大。 最后,哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中,我们采取在链表或红黑树中执行查找操作, 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q:多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗?标记为已删除的空间还能再次使用吗? 多次哈希是开放寻址的一种,开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷,需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景,平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景,因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高,具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况,因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突,从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据,因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。0 码力 | 379 页 | 18.47 MB | 1 年前3
 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Swift 版现,那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销,时间复杂度的常数项更大。 最后,哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中,我们采取在链表或红黑树中执行查找操作, 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q:多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗?标记为已删除的空间还能再次使用吗? 多次哈希是开放寻址的一种,开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷,需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景,平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景,因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高,具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况,因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突,从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据,因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。0 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3 Hello 算法 1.2.0 简体中文 Swift 版现,那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销,时间复杂度的常数项更大。 最后,哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中,我们采取在链表或红黑树中执行查找操作, 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q:多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗?标记为已删除的空间还能再次使用吗? 多次哈希是开放寻址的一种,开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷,需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景,平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景,因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高,具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况,因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突,从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据,因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。0 码力 | 379 页 | 18.48 MB | 10 月前3
 Hello 算法 1.0.0b5 Swift版用数组或链表实现,那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销,时间复杂度的 常数项更大。 最后,哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中,我们采取在链表或红黑树中执 行查找操作,仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 � 多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗?对于标记已删除的空间,这个空间还能再次使用吗? 多次哈希是开放寻址的一种,开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷,需要通过标记删除。 被标记为已删除的 适合对查询性能要求很高的场景,平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景,因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高,具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况,因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突,从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据,因为树节点在内存中是离散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。0 码力 | 376 页 | 30.70 MB | 1 年前3 Hello 算法 1.0.0b5 Swift版用数组或链表实现,那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销,时间复杂度的 常数项更大。 最后,哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中,我们采取在链表或红黑树中执 行查找操作,仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 � 多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗?对于标记已删除的空间,这个空间还能再次使用吗? 多次哈希是开放寻址的一种,开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷,需要通过标记删除。 被标记为已删除的 适合对查询性能要求很高的场景,平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景,因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高,具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况,因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突,从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据,因为树节点在内存中是离散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。0 码力 | 376 页 | 30.70 MB | 1 年前3
 Hello 算法 1.0.0 Swift版现,那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销,时间复杂度的常数项更大。 最后,哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中,我们采取在链表或红黑树中执行查找操作, 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q:多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗?标记为已删除的空间还能再次使用吗? 多次哈希是开放寻址的一种,开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷,需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景,平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景,因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高,具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况,因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突,从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据,因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。0 码力 | 378 页 | 17.59 MB | 1 年前3 Hello 算法 1.0.0 Swift版现,那么通常比哈希表更快。这是因为哈希函数计算需要开销,时间复杂度的常数项更大。 最后,哈希表的时间复杂度可能发生劣化。例如在链式地址中,我们采取在链表或红黑树中执行查找操作, 仍然有退化至 ?(?) 时间的风险。 Q:多次哈希有不能直接删除元素的缺陷吗?标记为已删除的空间还能再次使用吗? 多次哈希是开放寻址的一种,开放寻址法都有不能直接删除元素的缺陷,需要通过标记删除。标记为已删除 的空间可以再次使 适合对查询性能要求很高的场景,平均时间复杂度为 ?(1) 。 ‧ 不适合需要有序数据或范围查找的场景,因为哈希表无法维护数据的有序性。 ‧ 对哈希函数和哈希冲突处理策略的依赖性较高,具有较大的性能劣化风险。 ‧ 不适合数据量过大的情况,因为哈希表需要额外空间来最大程度地减少冲突,从而提供良好的查询性 能。 树查找 ‧ 适用于海量数据,因为树节点在内存中是分散存储的。 ‧ 适合需要维护有序数据或范围查找的场景。0 码力 | 378 页 | 17.59 MB | 1 年前3
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