是该求和函数的流程框图。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 hello‑algo.com 29 // 算法 A 的时间复杂度：常数阶 fn algorithm_A(n: i32) { println!("{}", 0); } // 算法 B 的时间复杂度：线性阶 fn algorithm_B(n: i32) { for _ in 0..n { println!("{}", 0); } } // 算法 C 的时间复杂度：常数阶 fn algorithm_C(n: A 只有 1 个打印操作，算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为“常数 阶”。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次，算法运行时间随着 ? 增大呈线性增长。此算法的时间复杂度被称 为“线性阶”。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次，虽然运行时间很长，但它与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂度和 A 相同，仍为“常数阶”。 图 2‑7

www.hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 hello‑algo.com 29 // 算法 A 的时间复杂度：常数阶 fn algorithm_A(n: i32) { println!("{}", 0); } // 算法 B 的时间复杂度：线性阶 fn algorithm_B(n: i32) { for _ in 0..n { println!("{}", 0); } } // 算法 C 的时间复杂度：常数阶 fn algorithm_C(n: A 只有 1 个打印操作，算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为“常数 阶”。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次，算法运行时间随着 ? 增大呈线性增长。此算法的时间复杂度被称 为“线性阶”。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次，虽然运行时间很长，但它与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂度和 A 相同，仍为“常数阶”。 图 2‑7

复杂度分析 hello‑algo.com 20 图 2‑1 是该求和函数的流程框图。 图 2‑1 求和函数的流程框图 此求和函数的操作数量与输入数据大小 ? 成正比，或者说成“线性关系”。实际上，时间复杂度描述的就是 这个“线性关系”。相关内容将会在下一节中详细介绍。 2. while 循环 与 for 循环类似，while 循环也是一种实现迭代的方法。在 while 循环中，程序每轮都会先检查条件，如果条 hello‑algo.com 29 // 算法 A 的时间复杂度：常数阶 fn algorithm_A(n: i32) { println!("{}", 0); } // 算法 B 的时间复杂度：线性阶 fn algorithm_B(n: i32) { for _ in 0..n { println!("{}", 0); } } // 算法 C 的时间复杂度：常数阶 fn algorithm_C(n: A 只有 1 个打印操作，算法运行时间不随着 ? 增大而增长。我们称此算法的时间复杂度为“常数 阶”。 ‧ 算法 B 中的打印操作需要循环 ? 次，算法运行时间随着 ? 增大呈线性增长。此算法的时间复杂度被称 为“线性阶”。 ‧ 算法 C 中的打印操作需要循环 1000000 次，虽然运行时间很长，但它与输入数据大小 ? 无关。因此 C 的时间复杂度和 A 相同，仍为“常数阶”。 图 2‑7

的话，现在就可以在程序中试试。然而，这个模式太常用了，Rust 为此内置了一个语言结构， 63/562Rust 程序设计语言 简体中文版 它被称为 while 循环。在示例 3-3 中，使用了 while 程序循环三次，每次数字都减一。接着， 在循环结束后，打印出另一个信息并退出。 文件名：src/main.rs fn main() { let mut number = 3; while number != 查和借用检查，例如，这些检查会确保我们不会传递 String 或无效的引用给这个函数。Rust 所不能检查的是这个函数是否会准确的完成我们期望的工作：返回参数加二后的值，而不是比 如说参数加 10 或减 50 的值！这正是测试的用武之地。 我们可以编写测试断言，比如说，当传递 3 给 add_two 函数时，返回值是 5。无论何时对代码 进行修改，都可以运行测试来确保任何现存的正确行为没有被改变。 的实现遵循了零开销原则：不使用的功能无需为其付出代价；而已经 使用的功能，也不可能通过手写代码做得更好。 作为另一个例子，以下代码取自一个音频解码器。解码算法使用线性预测数学运算（linear prediction mathematical operation）来根据之前样本的线性函数预测将来的值。这些代码 使用迭代器链对作用域中的三个变量进行某种数学计算：一个叫 buffer 的数据 slice、一个有 12 个元素的数组

来实现；如果你 喜欢的话，现在就可以在程序中试试。 然而，这个模式太常用了，Rust 为此内置了一个语言结构，它被称为 while 循环。示例 3-3 使用了 while ：程序循环三次，每次数字都减一。接着，在循环结束后，打印出另一个信息并 退出。 文件名：src/main.rs fn main() { let mut number = 3; while number != 检查和借用检查，例如，这些检查会确保我们不会传递 String 或无效的引用给这个函数。 Rust 所 不能 检查的是这个函数是否会准确的完成我们期望的工作：返回参数加二后的值，而 不是比如说参数加 10 或减 50 的值！这也就是测试出场的地方。 我们可以编写测试断言，比如说，当传递 3 给 add_two 函数时，返回值是 5 。无论何时对代 码进行修改，都可以运行测试来确保任何现存的正确行为没有被改变。 • 本贾尼·斯特劳斯特卢普 “Foundations of C++” 作为另一个例子，这里有一些取自于音频解码器的代码。解码算法使用线性预测数学运算 （linear prediction mathematical operation）来根据之前样本的线性函数预测将来的值。这 些代码使用迭代器链对作用域中的三个变量进行某种数学计算：一个叫 buffer 的数据 slice、 一个有 12 个元素的数组

时间复杂度更被看重 • 时间和空间复杂度不是对立的，可以协同 时间和空间复杂度 复杂度计算 • 大Ｏ标记法（数量级近似） • 用 AI 来估计 算步骤、算存储 Rust 基本数据结构复杂度 线性数据结构 非线性数据结构 总体来看，时间复杂度没有超过 O(n) 的！ Rust 实现数据结构 • 栈 • 链表 • Vec Rust 实现数据结 构 栈 借助 Vec 容器 泛型支持 Option

} } 2024/3/7 20:44 Rust算法教程 The Algos (algorithms) https://algo.course.rs/print.html 73/270 线性搜索 From Wikipedia: linear search or sequential search is a method for finding a target value within 栈( Stack) 栈是⼀种特殊的线性表，它只能在⼀个表的⼀个固定端进⾏数据结点的插⼊和删 除操作。栈按照后进先出的原则来存储数据，也就是说，先插⼊的数据将被压⼊栈底，最后 插⼊的数据在栈顶，读出数据时，从栈顶开始逐个读出。栈在汇编语⾔程序中，经常⽤于重 要数据的现场保护。栈中没有数据时，称为空栈。 3. 队列(Queue) 队列和栈类似，也是⼀种特殊的线性表。和栈不同的是，队列只允许在表的⼀ 元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序来实现的。 5. 树( Tree) 树是典型的⾮线性结构，它是包括，2个结点的有穷集合K。在树结构中，有且仅有 ⼀个根结点，该结点没有前驱结点。在树结构中的其他结点都有且仅有⼀个前驱结点，⽽且 可以有两个后继结点，m≥0。 6. 图(Graph) 图是另⼀种⾮线性数据结构。在图结构中，数据结点⼀般称为顶点，⽽边是顶点 的有序偶对。如果两个顶点之间存在

图平台 Atlas Studio Atlas Client 基础 设施 Docker/K8S/VM X86/ARM - 基于 RUST 语言保证性能优势 - 分布式架构性能可线性扩展 - 针对大规模图优化的存算引擎 - 配合 Atlas 图平台，实现无代码图分析 - Query 性能分析模块，启发式提示优化 - 内置多种分析函数，面向分析师友好 -MVOCC 保证事务一致性 体展现 可视化图探索分析 AtlasGraph 架构及实现 图技术简介 Takeway AtlasGraph 图数据库关键特性 - 基于 RUST 语言保证性能优势 - 分布式架构性能可线性扩展 - 针对大规模图的优化的存算引擎 - 配合 Atlas 图平台，实现无代码图分析 - Query 性能分析模块，启发式提示优化 - 内置多种分析函数，面向分析师友好 -MVOCC 保证事务一致性

基于云原生渲染和 物理引擎的应用案例 物理建模 全部用户之间、用户与道具 和场景间均可实时物理交互 横向扩展能力 单个节点的计算复杂度和 网络通信复杂度，不会随 集群总规模的上升而上 升，集群可线性扩容 单机架构 同屏大规模物理量模拟 单机渲染帧率3fps VS Motphys 分布式架构 10倍于上述场景中的物理量 单机渲染帧率 25fps 物理集群帧率 50fps 此时物理模拟已不是算力瓶颈

VARCHAR(24)) TDengine - 业务模式 开源版 企业版 云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储 • 工业数据接入 全托管时序数据 管理云服务平台 • 全托管服务 • VPC 对等连接