这一题其实算是面试中的简单题了

@starvedcat 题目不是基础知识，看懂的基本下次是写不出来的，得自己写练，一遍是不够的。

Hammerspoon 重度用户
@Tink 可以取代你电脑上诸如 moom ， keyboard maestro 之类的软件，自己写脚本实现功能。

就这个性能，别抱太多幻想。我也是 460 ，拿 windows 玩会好很多。

LG 4K 为什么如此坑爹的只有 60w 供电

图片看不到了啊

小米的目前是我能找到的最好的 usbc hub ，供电有 70w 。

Anker HDMI 的 hub 让我在上课做 presentation 的时候丢了大人， HDMI 接上去不停的闪，被迫借别人电脑远程控制。

anker HDMI 固件有问题，特别挑线，经常需要重启才能链接。

属于 dynamic analysis 里面的一种基本方法，具体 google scholar software analysis + dynamic analysis

software analysis 这个领域发展的比你想象的要快多了，你这个想法大概是 80 年代的产物。

你如果用你这一套理论，你会对大量算法顶会文章的复杂度计算产生疑惑。

@lxiange 你依然还是不明白什么是 n ，什么是 the length of the string representing the input ，这些都基于你怎么定义的。在没有明确定义 n 的时候， O(2^n) has nothing to do with the given program.

就算在顶级的 TCS 期刊， TALG 和 TOCS 上，都会简易的指出该算法的时间复杂度是 O(n)，这决定于 n 是怎么定义的。你可以考到大多数 NPC 问题的伪多项式时间算法的 big O 都是这么标注的，如背包， subset sum partition 。当然你说 O(2^n)也是绝对正确，但一切的前提是你必须给出一个严格的定义， O(2^n)这个结论本身就是基于很多严谨的假设基础上才得出的，你不能随便一指就说是 O(2^n)。

他的时间复杂度不管怎么算，最会都会等于 O(2^m) = O(n)。

这个不管是怎样的，你都不能说 O(n)是错的，如果 n == variable in the input

rank3 是什么意思，没明白， CCF C 类？还是排名第三的期刊会议？