5G之后再无“运营商”？

在上述代码中，语句①的频度为1，可以忽略不计。

语句②我们可以看到它是以2的倍数来逼近n，每次都乘以2。如果用公式表示就是122*2…*2 <=n，也就是说2的x次方小于等于n时会执行循环体，记作2^x <= n，于是得出x<=logn。也就是说上述循环在执行logn次之后，便结束了，因此上述代码的时间复杂度为O(log n)。

其实上面代码的时间复杂度公式如果精确的来讲应该是：T(n) = 1 + O(log n)，但我们上面已经讲到对应的原则，“只保留时间函数中的最高阶项”，因此记作O(log n)。

线性阶O(n)

示例代码：
 

上述代码执行时，单个语句的频度均为1，不会随着问题规模n的变化而变化。因此，算法时间复杂度为常数阶，记作T(n)=O(1)。这里我们需要注意的是，即便上述代码有成千上万行，只要执行算法的时间不会随着问题规模n的增长而增长，那么执行时间只不过是一个比较大的常数而已。此类算法的时间复杂度均为O(1)。

对数阶O(log n)

先来看对应的示例代码：
 

生产效率和安全性需要从访问开始

IDG的意见领袖说，在安全性和用户生产力之间取得适当的平衡应该始于定义数据和访问。

“首先，要知道你所有的数字资产在哪里，”CTO.ai的社区负责人Tristan Pollock说。“把它们列出来：账号、IP、照片、域名等等。确保你有一个包含所有这些信息的存储库。”

接下来，确保合适的人员能够以合适的级别访问合适的数据资源。Net Health的首席信息官Jason James说，这需要观念上的转变：“如果你去问任何用户，他们都会很快做出反应，他们需要完全访问一切来完成他们的工作。但即使作为首席信息官，我也没有生产环境的管理员或root访问权限，因为我没有必要拥有这种访问权限。”

James建议他的同行们应该尽职尽责。“虽然没有人想要影响用户的工作效率，但更大的风险是提供了不必要的访问来满足用户的请求，”他说。

接下来就是围绕数据访问来制定政策了，摩根大通的首席分析师兼创始人Jack Gold说。“在保持数据的可访问性的同时也保持数据的安全性和私密性要求数据必须具有策略控制机制，必须确保个人只能访问与其相关的数据。你不希望完全的限制数据访问，因为许多用户可以获得有意义的见解。”

GeekHive的首席战略官Gene De Libero也对此表示赞同：“我们已经看到了许多例子，严格的安全政策、管理不善的公司网络和实施不当的数字资产管理系统将导致员工生产率的大幅下降。”

Tapad的高级信息安全策略师Ben Rothke说，定义适当的访问控制是至关重要的。“例如，即使一个人的账户里有资金，他们也不能直接走进银行分行索要10万美元的现金，”他说。“像这样的金额需要提前通知、授权和准备。数据也需要以类似的方式进行管理、控制和保护。”

但是，不要让访问和控制决策受到阻碍。“如今，组织最不需要的就是分析的瘫痪，因为没有人在定义数字和数据资产的安全性和策略方面拥有所有权，”StarCIO的总裁、《驱动数字化》一书的作者Isaac Sacolick说。“最佳做法是指派数据所有者来定义授权、使用准则、数据安全策略、法规遵从性要求以及任何的数据隐私、主权和法规问题。”

使用策略和技术来进行数据访问

IDG的意见领袖建议，一旦数据访问的定义和策略就位了，IT和安全团队就可以做两件事：将它们放入总体的数据策略中，并使用现代化工具来维护它们。

“安全需要成为数字资产创建和维护过程的一部分--理想情况下，应该可以无缝地进行，以免引入摩擦和流程延迟，”Palo Alto Strategy Group的IT总监Mike D . Kail说。“当安全性是一项周期性的、有计划的活动时，它往往就会阻碍工作效率，并导致团队和用户之间的竞争。”

（编辑：常州站长网）

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