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算法相关

复杂度

常见的时间复杂度有:

  • 常数阶 O(1)
  • 对数阶 O(logN)
  • 线性阶 O(n)
  • 线性对数阶 O(nlogN)
  • 平方阶 O(n^2)
  • 立方阶 O(n^3)
  • !k 次方阶 O(n^k)
  • 指数阶 O(2^n)

随着问题规模 n 的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低。

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bind call apply

语法

  • func.bind(thisArg[, arg1[, arg2[, ...]]]),返回值:返回由指定的 this 值和初始化参数改造的原函数拷贝;
  • func.call(thisArg[, arg1[, arg2[, ...]]]),返回值:无返回值;
  • func.apply(thisArg[, argsArray]),返回值:无返回值;

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说明(2017-05-28)

暂停 “运维” 生涯(😀)

断断续续 20 多天的时间终于部署好了自己的服务器。

5 月 6 号 在腾讯云下单服务器;到 5 月 12 日 购买域名(singple.com);到部署 Github Pages 到自己的服务器;再到复习/学习 Linux 基本操作;再到开启 HTTPS,HTTP2。

中间查了多少资料自己都记不清了,这些资料主要涉及 Nginx,HTTPS,HTTP2,Linux make 安装软件,在开启 HTTP2 的时候服务器还重装了几次系统(强迫症和洁癖,😭)。

这里有完整的配置记录,欢迎查看和指正。

专心前端,GO.