Optimization 关于早熟优化的另一个问题
克努特说： 我们应该忘记小效率，比如说97%的时间：过早优化是万恶之源 我很好奇他是怎么得到97%的选票的。有人能分享一下吗Optimization 关于早熟优化的另一个问题,optimization,performance,Optimization,Performance,克努特说： 我们应该忘记小效率，比如说97%的时间：过早优化是万恶之源 我很好奇他是怎么得到97%的选票的。有人能分享一下吗 更新：问题是：这句话写在一篇研究论文中，为什么主观陈述会在这样的正式文件中被接受？我不认为它是一个确切的数字。“几乎所有时间都是这样。”我不相信这是一个确切的数字。“几乎所有时间都是这样。”80%的统计数据都是在现场完成的，包括这一项 我想你会发现这是一个正确的想法。80%的统计数据都是在现场制作的，包括这一个 我想你会发现这是一个正确的想法。我不认为这是字面意思。在某些
更新：问题是：这句话写在一篇研究论文中，为什么主观陈述会在这样的正式文件中被接受？我不认为它是一个确切的数字。“几乎所有时间都是这样。”我不相信这是一个确切的数字。“几乎所有时间都是这样。”80%的统计数据都是在现场完成的，包括这一项
我想你会发现这是一个正确的想法。80%的统计数据都是在现场制作的，包括这一个
我想你会发现这是一个正确的想法。我不认为这是字面意思。在某些情况和环境中，优化是最重要的（因此97%而不是99%），但是对于大多数编写大多数软件的程序员来说，大多数时间优化应该只在必要时进行，经过适当的分析。我不认为这是字面意思。在某些情况和环境中，优化是最重要的（因此97%而不是说99%），但对于编写大部分软件的大多数程序员来说，大部分时间——优化应该只在必要时，在正确分析之后进行。回答这部分问题： 这句话写在一篇研究报告中 纸，为什么是主观陈述 在这样的正式文件中被接受 如果研究符合相关学科中“研究”的规范，研究就会发表。例如：
- 实验物理和化学需要可再现的结果。如果结果不可复制，这是对研究人员的一个黑色标记
- 医学需要有统计意义的研究结果。大样本量的双盲研究是理想的，但这类研究通常过于昂贵，或者由于伦理原因而不可能进行
- 数学家需要证据。你最好不要犯错误
- 哲学家喜欢一个好的论据……”我想努夫说过他们
记录在案的是，97%的有经验的软件开发人员都赞同Knuth的观点。（我刚才编造了：-）回答这部分问题： 这句话写在一篇研究报告中 纸，为什么是主观陈述 在这样的正式文件中被接受 如果研究符合相关学科中“研究”的规范，研究就会发表。例如：
- 实验物理和化学需要可再现的结果。如果结果不可复制，这是对研究人员的一个黑色标记
- 医学需要有统计意义的研究结果。大样本量的双盲研究是理想的，但这类研究通常过于昂贵，或者由于伦理原因而不可能进行
- 数学家需要证据。你最好不要犯错误
- 哲学家喜欢一个好的论据……”我想努夫说过他们