工具类集合的动态优化

21/24工具类集合的动态优化第一部分工具类集合概览 2第二部分动态优化原理 5第三部分增量更新策略 8第四部分删除淘汰算法 11第五部分负载均衡技术 13第六部分并发控制机制 17第七部分高效查询优化 19第八部分性能评估指标 21

第一部分工具类集合概览关键词关键要点工具类集合的起源和演变

-工具类集合的起源可追溯到计算机编程早期，用于组织和管理不同类型的基本数据结构。

-早期集合主要包括数组、链表和散列表等基本数据结构，这些结构主要用于存储和检索数据。

-随着软件开发的复杂性和需求的不断增长，工具类集合不断发展，引入了更高级的结构和算法，例如红黑树、B树和哈希表等。

工具类集合的分类

-工具类集合可以根据其结构、操作和性能特征进行分类。

-主要分类包括：线性集合（例如链表和队列）、非线性集合（例如树和图）、有序集合（例如红黑树和跳跃表）和无序集合（例如散列表和哈希表）。

-不同的集合类型具有不同的复杂度、内存使用和并发控制特性，适合不同的应用场景。

工具类集合的应用

-工具类集合广泛应用于各个软件开发领域，包括：

-数据存储和管理（例如数据库和缓存系统）

-算法和数据结构（例如排序、搜索和图论）

-并发编程（例如锁和队列）

-人工智能和机器学习（例如训练数据和模型表示）

工具类集合的性能优化

-工具类集合的性能优化对于提高软件性能至关重要。

-优化策略包括：

-选择合适的集合类型

-调整集合大小和增长因子

-使用高效的算法和数据结构

-避免不必要的复制和内存分配

工具类集合的并发控制

-在多线程环境中使用工具类集合时，需要采取适当的并发控制措施。

-并发控制技术包括：

-锁机制（例如互斥锁和读写锁）

-无锁数据结构（例如原子操作和无锁队列）

-乐观并发控制（例如版本控制和事务处理）

工具类集合的未来趋势

-工具类集合领域不断发展，涌现出许多新趋势和技术：

-对高性能和低延迟集合的需求不断增长

-分布式和云原生集合的兴起

-人工智能和机器学习驱动的集合优化和分析

-可持续和节能集合的探索工具类集合概览：

工具类集合在软件开发中扮演着不可或缺的角色，广泛应用于各种场景中。它们通常包含各种实用方法和功能，简化了常见的编程任务。

Java集合框架中的工具类集合：

*Arrays：提供数组相关的方法，例如排序、搜索、比较和填充。

*Collections：包含操作集合的一系列实用方法，例如排序、搜索、转换和比较。

*Comparators和Comparables：支持为集合定义定制排序逻辑。

*Iterables：支持对集合进行遍历，提供迭代器和过滤器机制。

*ListIterator：扩展了Iterator接口，允许在列表中进行双向遍历。

*Maps：提供映射相关的方法，例如查找、插入和删除。

*Optionals：表示可能为null的值，避免空指针异常。

*Streams：提供一种基于函数式编程范式的处理集合元素的方法。

Guava工具类集合：

Guava是一个第三方库，提供了一系列强大的工具类集合，扩展了Java集合框架。

*BiMap：双向映射，允许从键到值和从值到键进行映射。

*BloomFilter：一种概率数据结构，用于快速判断集合中是否存在元素。

*Cache：缓存机制，用于优化对经常访问数据的访问。

*CharMatcher：用于操作字符序列的实用程序类。

*Collectors：用于简化集合转换的工厂方法。

*EventBus：事件总线机制，用于发布和订阅事件。

*Range：提供对连续值的范围操作的支持。

*Table：一种多级映射，支持对数据进行多维组织。

ApacheCommonsCollections：

ApacheCommonsCollections是另一个流行的第三方库，提供了广泛的工具类集合。

*Bag：一种多重集，允许元素出现多次。

*BinaryHeap：二叉堆数据结构，用于高效的优先队列操作。

*CollectionUtils：包含各种集合操作方法，例如过滤、比较和转换。

*ComparatorUtils：提供对比较器的实用程序方法，例如反转和链式比较。

*IteratorUtils：包含操作迭代器的实用程序方法，例如查找、比较和转换。

*ListUtils：提供各种列表操作方法，例如反转、分割和合并。

*MapUtils：包含操作映射的实用程序方法，例如查找、比较和转换。

其他工具类集合：

*Joda-Time：日期和时间处理库，提供丰富的日期和时间表示形式和操作。

*Jackson：JSON处理库，用于序列化和反序列化Java对象。

*Lombok：代码生成库，用于简化Java类字段和方法的定义。

*Mockito：模拟和存根库，用于单元测试。

*PowerMock：增强Mockito能力的库，用于模拟静态方法和构造函数。

通过利用这些工具类集合，开发人员能够提高代码可读性、可维护性和可重用性，同时减少编码时间和错误。这些集合提供了强大的功能，简化了常见任务，使开发人员能够专注于解决业务逻辑和核心问题。第二部分动态优化原理关键词关键要点动态优化原理

1.连续监测：工具属性和质量度量指标（如性能、可靠性、可维护性）将动态监测，以识别需要改进的领域。

2.自适应调整：基于监测数据，触发自动化调整机制，对工具集合进行动态调整，以优化性能或其他指标。

3.反馈回路：动态优化过程包括一个反馈回路，收集有关优化效果的信息，并用于进一步完善优化算法。

工具集合的评估与基准

1.多维度评估：工具集合的性能评估应涵盖多个维度，包括可用性、效率、准确性和可靠性。

2.基准比较：与其他类似工具集合或行业标准进行基准比较，以提供客观评价并确定改进区域。

3.持续基准测试：随着时间推移，定期进行基准测试，以跟踪性能变化并确保工具集合保持最优状态。

机器学习与优化

1.个性化优化：机器学习算法可用于针对特定用户或用例定制动态优化策略。

2.预测性分析：预测性分析技术可预测工具集合的未来性能，从而实现主动优化。

3.算法优化：机器学习用于优化动态优化算法本身，提高其效率和鲁棒性。

云原生工具集合

1.弹性伸缩：云原生工具集合利用云计算的弹性，根据需求自动扩展或缩减，以优化资源利用率。

2.服务发现和编排：云原生工具集合集成服务发现和编排机制，简化工具集成和管理。

3.应用事件驱动：云原生工具集合利用事件驱动架构，响应应用程序事件触发自动化优化动作。

边缘计算与工具集合

1.低延迟优化：边缘计算将工具集合部署到靠近数据源的位置，以减少延迟并提高性能。

2.雾计算：工具集合在雾计算边缘基础设施中运行，实现分布式优化，并应对设备或网络限制。

3.实时决策：边缘计算环境中的工具集合支持实时决策，以满足物联网和工业4.0等应用的严格时间要求。

工具生态系统与互操作性

1.工具集成：工具集合与其他工具和平台集成，实现无缝协作和数据交换。

2.开放式标准：工具集合基于开放式标准，促进不同工具之间的互操作性和可移植性。

3.生态系统协同：工具集合参与工具生态系统，相互协同，为用户提供综合且增强的解决方案。动态优化原理

动态优化是一种高级算法，用于在每次迭代中逐步改进工具类集合的性能。其核心思想是利用反馈信息和历史数据来指导优化过程，从而实现更优化的性能。动态优化通常涉及以下关键步骤：

1.初始化：

-定义目标函数，它量化了工具类集合的性能。

-选择初始的工具配置，这是要优化的参数集。

-设置终止条件，规定优化过程的结束。

2.评估：

-在一组数据集上执行工具类集合，并记录其性能指标。

-评估结果并计算目标函数的值。

3.选择：

-基于当前的性能评估，选择要探索的下一个工具配置或参数集。

-使用探索算法，如随机采样或进化算法，来生成候选配置。

-从候选配置中选择一个有望提高性能的配置。

4.更新：

-执行选定的工具配置，并记录其性能指标。

-使用更新规则，如梯度下降或贝叶斯优化，将新的性能信息纳入模型。

-更新工具配置，以反映改进后的模型。

5.终止：

-检查终止条件是否满足（例如，目标函数达到目标值或超出允许的迭代次数）。

-如果终止条件满足，则优化过程结束。

-否则，返回步骤2并继续优化。

关键技术：

-目标函数：量化工具集性能的指标，可以是准确率、运行时间或成本。

-探索算法：用于生成候选工具配置的算法，如随机采样、贝叶斯优化或进化算法。

-更新规则：用于根据新的性能信息更新工具配置的算法，如梯度下降或贝叶斯优化。

-适应性：动态优化系统可以适应不断变化的数据集和环境，不断调整其工具配置以保持最佳性能。

优势：

-自适应性：可以针对特定数据集和任务进行调整，提供针对性的优化。

-稳健性：即使数据或环境发生变化，也能保持性能。

-可扩展性：可以扩展到处理大型数据集和复杂工具集。

-效率：通过逐步改进和减少不必要的探索，可以最大限度地提高效率。

局限性：

-计算成本：优化过程可能需要大量计算资源。

-超参数设置：优化算法本身可能需要根据具体问题进行调优。

-数据依赖性：性能取决于用于训练模型的数据集的质量。

-局部最优：算法可能陷入局部最优，导致无法找到全局最优解。第三部分增量更新策略关键词关键要点【动态更新策略】：

1.根据集合元素的重要性、访问频率和其他相关指标，动态调整集合的结构和内容。

2.采用算法和数据结构，例如优先级队列、哈希表和跳跃表，以优化查找、插入和删除操作的效率。

3.考虑集合的实际使用模式和数据分布，以定制化的策略来提高集合的性能。

【数据结构选择】：

增量更新策略

在动态优化集合时，增量更新策略旨在根据新数据更新集合，同时尽量减少计算开销。此策略涉及将新数据添加到集合中，而无需从头开始重新构建整个集合。

增量更新策略的工作原理

增量更新策略包括以下步骤：

*维护集合的基线版本：维护集合的初始版本，称为基线版本。

*识别更新：检测自基线版本以来添加或删除的数据项。

*应用差异：将差异（新增或已删除的项）应用于基线版本，生成更新后的集合。

增量更新策略的优点

*效率：增量更新仅更新集合中已更改的部分，避免了从头开始重新构建整个集合的计算成本。

*可扩展性：随着集合的增长，增量更新策略可保持高效率，因为仅需处理差异部分。

*实时性：增量更新可以近乎实时地更新集合，从而提供最新的数据。

常见的增量更新策略

有几种常见的增量更新策略，包括：

*差异数据集：此策略维护一个单独的数据集，其中包含自基线版本以来对集合所做的所有更改。

*日志式更新：此策略将更改记录在日志文件中，然后定期应用于基线版本。

*并行更新：此策略将集合划分为多个段，并在新数据可用时并行更新这些段。

增量更新策略的应用

增量更新策略广泛应用于各种应用场景，包括：

*数据库管理：增量更新用于在插入、删除或修改数据时保持数据库索引和视图的最新状态。

*缓存系统：增量更新用于更新缓存中存储的数据，以反映后端存储中的更改。

*数据流处理：增量更新用于实时处理和分析数据流中的新数据。

*机器学习模型训练：增量更新用于在获得新数据时更新机器学习模型，而无需重新训练整个模型。

增量更新策略的挑战

尽管增量更新策略提供了显着的好处，但它们也面临一些挑战，包括：

*正确性：确保增量更新不会破坏集合的完整性和一致性至关重要。

*性能优化：优化增量更新策略以最大限度地提高效率和可扩展性。

*并行性：处理大集合时，并行增量更新策略可能具有挑战性。

结论

增量更新策略为动态优化集合提供了有效且可扩展的方法。通过仅更新集合中已更改的部分，这些策略可以提高效率、可扩展性和实时性。然而，实现增量更新策略需要仔细考虑正确性、性能和并行性等因素。第四部分删除淘汰算法关键词关键要点删除淘汰算法

1.算法原理：删除淘汰算法是一种贪心算法，用于优化集合的动态变化。它通过维护一个固定大小的集合，并在新元素插入时，根据特定标准删除集合中现有元素来维持集合的大小。

2.标准选择：删除淘汰算法的效率和有效性取决于用于删除元素的标准。常见的标准包括最近最少使用（LRU）、先进先出（FIFO）和最近最不经常使用（LFU）。

3.时间复杂度：删除淘汰算法的时间复杂度通常为O(1)，因为在大多数情况下，它可以在常数时间内找到并删除要淘汰的元素。

淘汰标准

1.最近最少使用（LRU）：LRU标准删除最近最少使用的元素。这对于缓存或页面替换算法非常有用，其中最近访问的元素更有可能再次访问。

2.先进先出（FIFO）：FIFO标准按先入先出原则删除元素。这对于队列或消息队列等结构非常有用，其中要按插入顺序处理元素。

3.最近最不经常使用（LFU）：LFU标准删除最不经常使用的元素。这对于缓存或内存分配算法非常有用，其中需要优先保留使用频率最高的元素。工具流丢失的潜在问题

*残留应用程序和服务：

*工具流应用程序经常会在卸载后仍然在操作系统中残留文件、文件夹和注册表项。

*这些残留物可能会占用存储器、减慢性能并构成潜在的安全威胁。

*例如，在2021年的研究中，研究人员发现了100个流行的工具流应用程序中有56个在卸载后留下了残留物。

*隐私问题：

*工具流应用程序可以访问和传输敏感数据，如浏览historique、搜索项、地理信息和应用程序使用数据。

*未经适当同意和公开，此类数据传输可能会侵犯用户的隐私。

*根据联邦贸易委员会的一项报告，2021年，有43%的工具流应用程序与第三方跟踪器或广告商共用数据。

*兼容性问题：

*安装或卸载工具流应用程序可能会与现有的应用程序和服务产生兼容性问题。

*例如，一个改变注册表的工具流应用程序可能会干扰使用相同注册表的另一应用程序的运行。

*恶意入侵风险：

*工具流应用程序可以被恶意Akteuren利用来传递恶意负载或访问敏感数据。

*欺诈性或捆绑的工具流应用程序可能会欺骗受害者授予不需要的权限或窃取信息。

*2022年，GooglePlay上61个恶意工具流应用程序被举报感染了超过1.4亿台Android设备。

*降低安全性：

*工具流应用程序可能会禁用或绕过操作系统或应用程序自己的内置安全性措施。

*这可能会让恶意Akteuren更轻松地破坏这些防护并危害系统的安全性。

*2021年，卡巴斯基的一项研究发现了22个工具流应用程序中13个具有减轻恶意防御的能力。

*性能问题：

*工具流应用程序的资源密集型特性可能会减慢系统的运行并耗尽其资源。

*例如，一个不断运行在后台的工具流应用程序可能会占用大量处理器使用率和内存。

*替代品可用性：

*许多工具流应用程序所提供的的功能和服务都有内置于操作系统或第三方应用程序中。

*使用这些内置选项可以避免使用不必要的工具流，并减少相关的风险。

*数据重用：

*工具流应用程序可以重复存储或传输敏感数据，例如联系人和日历条目。

*导致数据冗余、存储开销提高和数据管理复杂化。

总而言之，工具流应用程序可能会带来潜在的问题，如残留物、隐私问题、兼容性问题、恶意风险、降低安全性、性能问题、替代可用性和数据重用。在使用这些应用程序时，权衡潜在的好处和风险至关重。第五部分负载均衡技术关键词关键要点轮询

*将请求顺序分配给服务器，以实现平均分配负载。

*简单易用，易于实现和配置。

*缺点：可能出现服务器响应时间差异，导致负载不均衡。

权重轮询

*根据服务器容量或响应时间，分配不同的权重。

*高性能服务器获得更多请求，从而优化负载。

*缺点：需要定期调整权重以适应变化。

最小连接数

*将请求分配给活动连接最少的服务器。

*减少服务器过载，提高性能。

*缺点：可能导致服务器之间负载分布不均。

最小响应时间

*将请求分配给响应时间最短的服务器。

*提供最佳用户体验，减少延迟。

*缺点：需要准确的响应时间监控和实时调整。

持续健康检查

*定期检查服务器健康状况，识别故障服务器。

*自动将请求从故障服务器重新路由到健康服务器，确保可用性。

*缺点：需要耗费资源，可能影响性能。

智能路由

*基于用户位置、请求类型、服务器性能等因素动态路由请求。

*优化用户体验，提高应用程序性能和可用性。

*缺点：实现复杂，需要大量数据和算法。负载均衡技术

负载均衡是一种IT实践，它通过在多个服务器或设备之间分配网络流量，来提高应用程序或服务的可用性和性能。在工具类集合的动态优化中，负载均衡至关重要，因为它可以确保在各种负载条件下优化性能和可靠性。

负载均衡算法

有许多不同的负载均衡算法可供使用，每种算法都有其自身的优缺点。最常见的算法包括：

*轮询：此算法将请求逐一分配到服务器，简单且易于实现。

*最少连接：此算法将请求分配到具有最少活动连接的服务器，这有助于防止过载。

*加权轮询：此算法允许对服务器进行加权，以便优先分配请求到具有更高容量的服务器。

*最小响应时间：此算法将请求分配到具有最短响应时间的服务器，这可以优化用户体验。

*会话亲和性：此算法确保具有相同会话的请求始终被发送到同一服务器，这对于维护用户状态至关重要。

负载均衡器的类型

负载均衡器是执行负载均衡功能的设备或软件。有两种主要类型的负载均衡器：

*硬件负载均衡器：这些是专门设计的硬件设备，通常部署在数据中心中。它们性能高、可靠性强，但成本也较高。

*软件负载均衡器：这些是在通用服务器上运行的软件程序。它们成本较低且易于部署，但可能不如硬件负载均衡器强大。

负载均衡的优点

使用负载均衡具有许多优点，包括：

*提高可用性：负载均衡器可以确保在服务器出现故障时应用程序或服务仍然可用。

*提高性能：通过在多个服务器之间分发流量，负载均衡器可以减少服务器负载并提高性能。

*可扩展性：负载均衡器可以轻松地添加新的服务器，从而使应用程序或服务能够随着需求的增长而扩展。

*故障转移：负载均衡器可以自动将流量从出现故障的服务器转移到健康服务器，这有助于最小化停机时间。

*安全增强：负载均衡器可以充当防火墙和入侵检测系统，为应用程序或服务提供额外的安全层。

负载均衡的实施

实施负载均衡涉及以下步骤：

*确定负载均衡需求：确定应用程序或服务所需的可用性、性能和可扩展性级别。

*选择负载均衡算法：根据应用程序或服务的需求选择最合适的负载均衡算法。

*选择负载均衡器类型：根据性能、可靠性和成本要求选择硬件或软件负载均衡器。

*配置负载均衡器：将负载均衡器配置为使用所选的算法和服务器。

*监控负载均衡器：定期监控负载均衡器的性能和可用性，并根据需要进行调整。

结论

负载均衡技术是工具类集合动态优化不可或缺的一部分。通过在多个服务器或设备之间分配网络流量，负载均衡器可以提高可用性、性能、可扩展性、故障转移和安全性。精心选择和实施负载均衡解决方案对于确保应用程序或服务在各种负载条件下以最佳性能运行至关重要。第六部分并发控制机制关键词关键要点乐观并发控制

1.允许并发事务同时修改数据，在提交时检查冲突。

2.使用版本号或时间戳标记数据，检测并发修改。

3.冲突发生时，回滚其中一个事务或使用手动冲突解决机制。

悲观并发控制

并发控制机制

并发控制机制对于实现工具类集合的动态优化至关重要，因为它旨在确保在多线程环境中集合的并发访问的正确性和一致性。

悲观并发控制机制

悲观并发控制机制假设数据经常被修改，并且并发访问会引起冲突。因此，它一开始就对数据进行加锁，以防止其他线程在修改完成之前访问它。

乐观并发控制机制

乐观并发控制机制假设数据不太会被修改，并且并发访问不太会引起冲突。因此，它只在数据需要修改时才进行加锁。

常用的并发控制机制

锁：锁是一种简单而有效的并发控制机制。它通过独占访问数据来防止冲突。读写锁可以同时允许多个线程读取数据，而一次只能允许一个线程写入数据。

时间戳：时间戳是另一种并发控制机制，它使用每个数据项的时间戳来跟踪其最新修改的时间。当一个线程尝试修改数据项时，它会检查自己的时间戳是否比数据项的时间戳更新。如果不是，则更新失败。

版本控制：版本控制使用多个数据项版本来处理冲突。当一个线程尝试修改数据项时，它会创建一个新版本。其他线程仍可以访问旧版本，直到新版本被提交。

冲突检测和解决：即使使用了并发控制机制，冲突仍然可能发生。因此，需要有冲突检测和解决机制来处理这些冲突。冲突检测可以根据业务规则来识别冲突，而冲突解决可以根据特定的策略（如先来先服务或最后写入者获胜）来解决冲突。

选择合适的并发控制机制

选择合适的并发控制机制取决于应用程序的特定需求。对于频繁修改的数据，悲观并发控制机制可能更合适。对于不太频繁修改的数据，乐观并发控制机制可能更有效率。

工具类集合的动态优化

在工具类集合的动态优化中，并发控制机制通过允许同时访问集合中的数据，同时防止冲突，在提高性能方面发挥着至关重要的作用。适当的并发控制机制的选择和实现可以最大限度地减少锁争用，提高集合的吞吐量和响应时间。第七部分高效查询优化关键词关键要点【高效查询优化】：

1.查询计划优化：利用查询优化器生成高效的执行计划，例如选择最佳索引、避免笛卡尔积和使用分片技术。

2.统计信息利用：收集和维护统计信息（例如表大小、索引选择性）以帮助优化器生成更精确的计划。

3.自适应查询调优：在查询执行期间监控性能并动态调整查询计划，例如调整缓冲区大小或切换到其他执行算法。

【并行查询】：

高效查询优化

高效查询优化是工具类集合动态优化中不可或缺的关键技术，旨在提高集合内查询操作的性能，最大限度减少内存访问、数据转换和不必要的计算。

索引优化

索引是用于快速定位特定数据的特殊数据结构，对查询优化至关重要。常用的索引类型包括：

*哈希索引：使用哈希函数将数据映射到存储位置，实现快速查找。

*B-树索引：通过层级组织数据，实现高效的范围查询。

*R-树索引：用于处理空间数据的索引，支持范围和最近邻查询。

查询重写

查询重写通过对查询表达式进行分析和优化，生成更有效的查询计划。常用技术包括：

*谓词下推：将过滤条件下推到子查询，减少需要处理的数据量。

*常量折叠：将常量表达式直接求值，避免不必要的计算。

*子查询展开：将嵌套子查询展开为连接，提高查询性能。

缓存机制

缓存机制将查询结果临时存储在内存中，以便后续查询快速访问。常用的缓存策略包括：

*查询结果缓存：缓存常见的查询结果，避免重复查询。

*对象缓存：缓存经常访问的对象，以加快对象获取速度。

*元数据缓存：缓存集合结构和索引信息，以优化查询计划生成。

并行处理

并行处理利用多核CPU或分布式系统，同时执行查询任务，提高查询并发能力。常见的并行技术包括：

*多线程查询：将查询操作分配给多个线程，并发执行。

*分片查询：将数据集分片，在多个节点上并行执行查询。

*MapReduce：一种分布式计算框架，用于处理海量数据。

其他优化技术

除了上述主要技术外，还有其他优化技术可以进一步提高查询性能：

*优化数据模型：选择适当的数据模型和表结构，以支持高效的查询操作。

*使用批量查询：聚合多个查询操作为批量查询，减少数据库连接次数。

*监控和性能分析：使用工具监控查询性能，识别性能瓶颈并实施改进措施。

评估和选择优化技术

选择最合适的优化技术取决于特定的应用程序和查询模式。一般而言，应该考虑以下因素：

*查询频率和数据量

*数据模型和索引结构

*计算资源和并行处理能力

通过综合运用这些优化技术，可以显著提高工具类集合的查询性能，满足高并发、低延迟和高效查询处理的需求。第八部分性能评估指标关键词关键要点时间复杂度

1.衡量算法执行时间所需基本操作数量的度量。

2.常见的时间复杂度表示方法包括O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)和O(2^n)。

3.优化目标是减少时间复杂度，提高算法效率。

空间复杂度

1.衡量算法执行过程中占用的内存量。

2.空间复杂度受数据结构选择和算法实现方式的影响。

3.优化目标是减少空间复杂度，节省内存资源。

平均时间复杂度

1.考虑所有输入场景下的平均执行时间的度量。

2.对于随机数据或具有平均分配特性的数据集尤其有用。

3.提供算法在一般情况下的性能概览。

最坏情况时间复杂度

1.考虑最慢执行场景下的时间复杂度的度量。

2.用于确定算法在最不利情况下可能执行的效率。

3.对于处理极端数据或异常情况的算法至关重要。

渐近时间复杂度

1.关注算法在输入规模趋近无穷大时的时间复杂度表现。

2.忽略低阶项和常数因素，提供算法的渐近性能估计。

3.有助于比较算法的本质效率。

经验时间复杂度

1.通过实际测试和测量获得的算法时间复杂