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2023-07-10 18:52:07 +08:00

回复了 pinkGo 创建的主题 › Apple › 寻国区 Apple Music 的稳定车位

想上车，VX （ Base64 ）：US1ZLVMtUw

2023-06-17 21:18:09 +08:00

回复了 gdfsjunjun 创建的主题 › Apple › Redmi 4K 显示器连接 Mac 选哪个颜色描述文件？

设置 For Mac 模式的话，色彩文件选和 Mac 自带屏幕相同的色彩文件。

2023-06-12 17:52:45 +08:00

回复了 OneKings 创建的主题 › iPhone › 忙猜 iPhone 15 type c 接口速率

当然是 480 mbps 辣！！

2023-06-08 16:32:11 +08:00

回复了 Vraw5 创建的主题 › 宽带症候群 › 听说广东电信系统出现故障

坐标广州，北京电信的卡，现在显示无服务。

2023-05-31 09:18:45 +08:00

回复了 imxiaoi 创建的主题 › 分享发现 › 记一次怪怪的面试经历

@BeforeTooLate 迪币恩，有和我一样的么😂

2023-05-30 12:21:33 +08:00

回复了 Daredevil0086 创建的主题 › 程序员 › 面试题：如何 O(n) 的复杂度内筛选 60 亿人的身高

@picone #74 要比较前 1000 和前 1000000 ，实际上是把 1000 当作输入，那它也就不是常数了，用堆排序时间复杂度是最坏就是 O(n logk)；但按照原题的条件和常识，可以知道可能的身高数量是有限的，且与数据规模（输入）无关，可以看成一个常数，每个身高最多插入堆 k 次，那么用堆排序最坏的时间复杂度应该是 O(n + k log k)。之前默认将 1000 看作常数是考虑不周。

2023-05-30 06:25:16 +08:00

回复了 Daredevil0086 创建的主题 › 程序员 › 面试题：如何 O(n) 的复杂度内筛选 60 亿人的身高

@picone 时间复杂度是对于输入来说的，在这个问题里，输入是 60 亿的身高数据，用一个大小为 1000 的堆进行排序取前 1000 大的数据，这个 1000 就是个常数，总的时间复杂度就是 O(n)。

2023-04-10 13:21:47 +08:00

回复了 yazoox 创建的主题 › 问与答 › 兄弟姐妹们，你们的眼睛，能够忍受 2K 甚至 4K 的分辨率么？

mac 用 27 寸 4k 显示器缩放到 1080p 简直不要太细腻好吧，软件啥的完美适配，UI 大小合适，不会出现一些大一些小的情况；字体细腻，完全看不出锯齿。反倒是你，32 寸用 1080p 分辨率不会感觉有点“大果粒”么。

2023-03-25 15:10:44 +08:00

回复了 justincnn 创建的主题 › Apple › 有必要等今年苹果春季发布会的 m3 么？

@mikeven A14 -> M1; A15 -> M2; M3 应该是 A16 吧。

2023-03-03 00:48:47 +08:00

回复了 flypei 创建的主题 › 推广 › T 楼！ T 楼！送 YouTube Premium 会员一年

分母分母。