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  • 暂时还没发现可以在VC界面直接查看程序运行时间及内存占用的方法,以下方法都是从网上看来的,这里只做总结并且是通过代码实现的,如果有哪位高手知道更简便的方法,麻烦留言告诉我 , O(∩_∩)O 方法一: #...

    暂时还没发现可以在VC界面直接查看程序运行时间及内存占用的方法,以下方法都是从网上看来的,这里只做总结并且是通过代码实现的,如果有哪位高手知道更简便的方法,麻烦留言告诉我  ,  O(∩_∩)O  

    方法一:

    #include <time.h>  

    long  int  begin,end;  

    time(&begin);  

    --------运行的程序段 ------  

    time(&end);  

    printf("%d",end-begin);


    方法二:

    double start,finish;
    start=(double)clock();
    --------运行的程序段 ------  
    finish=(double)clock();
    printf("%.4fms",finish-start);


    方法三:

    windows程序下的:

    #include<stdio.h>
    #include<stdlib.h>
    #include<time.h>
    #define N 10
    int cmp(const void *a,const void *b)
    {
        int *pa = (int*)a,*pb = (int *)b;
        return *pa-*pb;
    }
    int main()
    {
        int i;
        clock_t start,finish;
        double process;
        int sum[N]={10,9,8,7,6,5,4,3,2,1};

        start = clock();

        printf("original sort.\n");
        for(i=0;i<N;i++)printf("%d  ",sum[i]);
        printf("\n\n");
        qsort(sum,N,sizeof(int),cmp);
        printf("after qsort.\n");
        for(i=0;i<N;i++)printf("%d  ",sum[i]);
        printf("\n\n");

        finish = clock();
        process = (double)(finish - start);                               //快速排序和时间统计.

        printf("time you spend is %lf sec.\n\n",process/CLOCKS_PER_SEC);

        return 0;
    }


    GCC运行环境:

    //时间函数
    #include<stdio.h>
    #include<time.h>
    #include<stdlib.h>
    #define N 10
    int cmp(const void *a,const void *b)
    {
        int *pa = (int*)a,*pb = (int *)b;
        return *pa-*pb;
    }
    int main()
    {
        int i;
        time_t tim;
        struct tm *at;
        char now[80];
        time(&tim);
        at = localtime(&tim);
        printf("local time is.\n");
        strftime(now,79,"%Y-%m-%d\n%H:%M:%S\n",at);
        puts(now);             //打印当前时间


        printf("\n");
        clock_t start,finish;
        start = clock();
        double process;
        int sum[N]={10,9,8,7,6,5,4,3,2,1};
        printf("original sort.\n");
        for(i=0;i<N;i++)printf("%d  ",sum[i]);
        printf("\n\n");
        qsort(sum,N,sizeof(int),cmp);
        printf("after qsort.\n");
        for(i=0;i<N;i++)printf("%d  ",sum[i]);
        printf("\n\n");
        finish = clock();
        process = finish - start;                               //快速排序和时间统计.

        printf("time you spend is %lf sec.\n\n",process/CLOCKS_PER_SEC);


        time_t timep;                                   //打印时间的第二第三种方式
        time(&timep);
        printf("local time is : %s\n",asctime(gmtime(&timep)));
        printf("local time is : %s\n",ctime(&timep));

        return 0;
    }



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  • 怎样查看程序的历史运行时间? 作者:【Android手机网原创】 来源:www.android123.com   &lt;script src="http://www.android123.com/dev.js"&gt;&lt;/script&gt;Android开发网,轻松...

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    怎样查看程序的历史运行时间?

    作者:【Android手机网原创】   来源:www.android123.com    <script src="http://www.android123.com/dev.js"></script>Android开发网,轻松学Android软件开发
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        Android操作系统是强大的,由于开源的性质因此没有什么好隐藏的,当然Android手机中的各种数据都是可以看到的,但是有些数据在正常模式下是看不到的,必须进入工程测试模式下查看。那么怎样才能进入系统的工程模式呢?

        其实非常简单,不用同时按下什么组合按键,而是在拨号界面进行拨号即可。点击位于系统主屏的Dialer进入拨号界面,输入“*#*#4636#*#*”(不加引号)即可进入工程测试模式。这时可以看到出现了Testing的界面,包含了Phone information、Battery information、Battery history、Usage statistics四个选项,如下图,如果需要查看程序的历史运行时间,直接点击最后一项Usage statistics即可进入其分类,将上方的Sort by选择为Usage Time即可。下方列出的列表信息就是各个程序的历史运行时间。

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  • Android操作系统是强大的,由于开源的性质因此没有什么好隐藏的,当然Android手机中的各种数据都是可以看到的,但是有些数据在正常模式下是看不到的,必须进入工程测试模式下查看。那么怎样才能进入系统的工程模式呢...

      Android操作系统是强大的,由于开源的性质因此没有什么好隐藏的,当然Android手机中的各种数据都是可以看到的,但是有些数据在正常模式下是看不到的,必须进入工程测试模式下查看。那么怎样才能进入系统的工程模式呢?

        其实非常简单,不用同时按下什么组合按键,而是在拨号界面进行拨号即可。点击位于系统主屏的Dialer进入拨号界面,输入“*#*#4636#*#*” (不加引号)即可进入工程测试模式。这时可以看到出现了Testing的界面,包含了Phone information、 Battery information、Battery history、Usage statistics四个选项,如下图,如果需要查看程序的历史运行时间,直接点击最后一项Usage statistics即可进入其分类,将上方的Sort by选择为Usage Time即可。下方列出的列表信息就是各个程序的历史运行时间。

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  • 文章来自:http://www.startphp.cn/front/skill/0406164.html作者:phper点击加入:PHP自学中心技术交流...截有阅读数的图片发给小编,领取一套视频教程【Python服务端工程师就业面试指导】,教程具体目录可查看:...

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    文章来自:http://www.startphp.cn/front/skill/0406164.html

    作者:phper

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    精选文章正文

    一、说明时间复杂度和空间复杂度是用来评价算法效率高低的2个标准,身为开发者肯定会经常会听到这2个概念,但它们分别是什么意思呢?
    两个概念:
    时间复杂度:就是说执行算法需要消耗的时间长短,越快越好。比如你在电脑上打开计算器,如果一个普通的运算要消耗1分钟时间,那谁还会用它呢,还不如自己口算呢。空间复杂度:就是说执行当前算法需要消耗的存储空间大小,也是越少越好。本来计算机的存储资源就是有限的,如果你的算法总是需要耗费很大的存储空间,这样也会给机器带来很大的负担。二、时间复杂度的计算表示方法
    我们一般用“大O符号表示法”来表示时间复杂度:T(n) = O(f(n))
    n是影响复杂度变化的因子,f(n)是复杂度具体的算法。
    常见的时间复杂度量级1 常数阶O(1)
    2 线性阶O(n)
    3 对数阶O(logN)
    4 线性对数阶O(nlogN)
    5 平方阶O(n²)
    6 立方阶O(n³)
    7 K次方阶O(n^k)
    8 指数阶(2^n)
    接下来再看一下不同的复杂度所对应的算法类型。
    常数阶O(1)
    int a = 1;
    int b = 2;
    int c = 3;
    1
    2
    3

    我们假定每执行一行代码所需要消耗的时间为1个时间单位,那么以上3行代码就消耗了3个时间单位。那是不是这段代码的时间复杂度表示为O(n)呢 ?其实不是的,因为大O符号表示法并不是用于来真实代表算法的执行时间的,它是用来表示代码执行时间的增长变化趋势的。上面的算法并没有随着某个变量的增长而增长,那么无论这类代码有多长,即使有几万几十万行,都可以用O(1)来表示它的时间复杂度。线性阶O(n)

    for(i=1; i<=n; i++) {
       j = i;
       j++;
    }
    1
    2
    3
    4

    看这段代码会执行多少次呢?第1行会执行1次,第2行和第3行会分别执行n次,总的执行时间也就是 2n + 1 次,那它的时间复杂度表示是 O(2n + 1) 吗?No !还是那句话:“大O符号表示法并不是用于来真实代表算法的执行时间的,它是用来表示代码执行时间的增长变化趋势的”。所以它的时间复杂度其实是O(n);对数阶O(logN)

    int i = 1;
    while(i < n) {
        i = i * 2;
    }
    1
    2
    3
    4

    可以看到每次循环的时候 i 都会乘2,那么总共循环的次数就是log2n,因此这个代码的时间复杂度为O(logn)。这儿有个问题,为什么明明应该是O(log2n),却要写成O(logn)呢?其实这里的底数对于研究程序运行效率不重要,写代码时要考虑的是数据规模n对程序运行效率的影响,常数部分则忽略,同样的,如果不同时间复杂度的倍数关系为常数,那也可以近似认为两者为同一量级的时间复杂度。线性对数阶O(nlogN)

    for(m = 1; m < n; m++) {
        i = 1;
        while(i < n) {
            i = i * 2;
        }
    }
    1
    2
    3
    4
    5
    6

    线性对数阶O(nlogN) 其实非常容易理解,将时间复杂度为O(logn)的代码循环N遍的话,那么它的时间复杂度就是 n * O(logN),也就是了O(nlogN)。平方阶O(n²)

    for(x=1; i <= n; x++){
       for(i = 1; i <= n; i++) {
           j = i;
           j++;
        }
    }
    1
    2
    3
    4
    5
    6

    把 O(n) 的代码再嵌套循环一遍,它的时间复杂度就是 O(n²) 了。立方阶O(n³)、K次方阶O(n^k)参考上面的O(n²) 去理解就好了,O(n³)相当于三层n循环,其它的类似。三、空间复杂度计算空间复杂度 O(1)如果算法执行所需要的临时空间不随着某个变量n的大小而变化,即此算法空间复杂度为一个常量,可表示为 O(1)。

    int i = 1;
    int j = 2;
    ++i;
    j++;
    int m = i + j;
    1
    2
    3
    4
    5

    代码中的 i、j、m 所分配的空间都不随着处理数据量变化,因此它的空间复杂度 S(n) = O(1)。空间复杂度 O(n)

    int[] m = new int[n]
    for(i=1; i <= n; ++i) {
       j = i;
       j++;
    }
    1
    2
    3
    4
    5

    这段代码中,第一行new了一个数组出来,这个数据占用的大小为n,后面虽然有循环,但没有再分配新的空间,因此,这段代码的空间复杂度主要看第一行即可,即 S(n) = O(n)。总结评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。可能有的开发者接触时间复杂度和空间复杂度的优化不太多(尤其是客户端),但在服务端的应用是比较广泛的,在巨大并发量的情况下,小部分时间复杂度或空间复杂度上的优化都能带来巨大的性能提升,是非常有必要了解的。

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