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推 qwe70302: n要夠大比級數才有意義,不然常數的影響也要考慮進去 04/24 23:36
推 MyNion: 不同的scale下效能不一定一樣,實際跑Benchmark較為穩當 04/24 23:43
→ Hsins: 嗆回去不知道會不會適得其反? 04/25 00:06
→ Hsins: 他是用來評估演算法用來解決大型問題的可能性,也可以用來 04/25 00:08
→ Hsins: 評估當今天計算資源改善時,能夠獲得多少價值的模型;用你 04/25 00:09
→ Hsins: 的說法嗆回去,對方會覺得你導果為因吧?就是因為今天一段 04/25 00:10
→ Hsins: 程式,面對不同規模的資料量,以及跑在不同機器上所需要的 04/25 00:10
→ Hsins: 處理時間不同,才需要用他來分析呀… 04/25 00:11
→ Hsins: 你沒看懂我說的吧,我沒說範例那邊有問題,除此之外還有更 04/25 00:30
→ Hsins: 多可以納入討論的東西,如常數項、被忽略掉的內循環,還有 04/25 00:30
→ WashFreeID: https://i.imgur.com/nx3bNOQ.jpg 04/25 00:31
→ Hsins: 資料本身狀態等;你可以說他不代表實際執行的狀況優劣,但 04/25 00:32
→ Hsins: 他的確是用來評估跟分析演算法性能的數學模型... 04/25 00:32
→ Hsins: https://i.imgur.com/fd0Y5Hc.png 04/25 00:49
→ Hsins: 建議你勇敢寄信去嗆 Steven Skiena 04/25 00:51
→ happy8649: 它確實可以做基礎效能評估啊,太鑽牛角尖只會適得其反 04/25 00:58
噓 j0958322080: 就一句 scale 的問題還能說這麼長一篇也不簡單就是了 04/25 01:16
→ NewSpec: 唉 可以吧,我的錯,就拿big O去評估效能唄 04/25 01:25
→ Hsins: 我上面的敘述,第四第五則推文是 Robert Sedgewick 書裡寫 04/25 01:30
→ Hsins: 的,上面截圖是 The Alogrithm Design Manual 的內容,文章 04/25 01:31
→ Hsins: 內容部分沒錯呀,但你說要嗆面試官的那條敘述是對的吧 04/25 01:31
→ Hsins: https://i.imgur.com/8P8Z8sS.png 04/25 01:33
→ Hsins: 教科書中都有提到這件事,而 Anany Levitin 有說在多數狀況 04/25 01:34
→ Hsins: 下,被乘的常數影響沒有這麼顯著。 04/25 01:35
噓 chchan1111: 硬要琢磨理論感覺有點像在強詞奪理 實務上也不太會有 04/25 01:52
→ chchan1111: 常數項差這麼多的演算法吧 04/25 01:52