※ 引述《invalid (everlasting)》之銘言：
: ※ 引述《gwliao (gwliao)》之銘言：
: : 這是算一次Cost/Fitness value的時間.
: : 假如能減少number of iterations的話, Total running time應該會減少.
: : 不知你是用別人的Solver還是自己寫?
: : 假如是自己寫話, 可以想想產生Next generation的方法.
: : 用Solver的話, 那要試試能調的參數.
: : 有啊, 讀多一點書和寫多一點程式.
: : 可以未寫程式前, 先猜這有沒有意義.
: 我覺得在演算法的層次上
: 在寫之前本來就可以根據演算法本身的time/size complexity
: 來選擇，如果是自己想的演算法
: 最好是自己推一下complexity (數學要夠好XD)
: 這樣才算是真正的設計演算法
: 必竟實作後牽涉的因素太多，倒推回去有的時候不是很準
: 而之前討論的部份感覺起來其實滿接近實作的範圍
: 遞迴與迴圈的比較，相信以看的懂組語的人來說根本就不是問題
: 而某些rule of thumb的確是可以在profile前提升效能
: 譬如針對cpu cache或是software pipeline的常識
: 或是陣列宣告等的小技巧
: 不過絕大多數的最佳化技巧，可能在某個平台上相當適合
: 而到另一個平台上就可能因為核心架構的不同而變成累贅
: 所以大部份的最佳化都會強烈建議等到profile後再進行
: 不然有可能是事倍功半
: 書的話比較少，畢竟演算法上的改良才是最有效的
: 實作上的技巧也會隨硬體演進變化，沒有太多不變的真理
: 在沒有pipeline上的cpu玩software pipeline就一點用都沒有
: 比起這個，良好的coding style更能夠帶來巨大的效益啊
資訊產業剛開始的時候
那時候也沒有專門的程式設計師
程式大多是數學家在寫的東西
現在漸漸變成顯學
分工也越來越細
什麼職稱都出來了
但是最終的目的還是開發效率
剛開始在硬體上講究
後來把頭腦動在人身上
每次軟體商一個新名詞新技術出來
大家總是追的如癡如醉
但是講到最後還是
就像李開復講的一樣
核心應該注重於演算法
其他的部分可以用開發速度較快的語言編寫
這樣搭比較smart
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