给定下列一元3次多项式：
计算 f(4) 需要进行总共几次乘法运算，几次加法运算？
由3次推广到一元n次多项式：
计算 f(4) 需要进行总共几次乘法运算，几次加法运算？
以朴素算法求解（1）的话，计算 f(4) 总共需要：
以朴素算法求解（2）的话，计算 f(4) 总共需要：
由（3）（4）可知，用朴素算法计算一元n次多项式时，乘法运算的时间复杂度为 O(n^{2}) ,
加法运算的时间复杂度为 O(n) 。当n很小时，乘法的次数尚可接受，但是当n很大时，乘法的次数将会影响程序的性能。
那么是否存在一种方法可以降低乘法运算的次数呢？是的，就是接下来要介绍的秦九韶算法。
一句话概括：秦九韶算法是一种将一元n次多项式转换为n个一次式的简化算法。
以（1）为例，运用秦九韶算法：
计算 f(4) 时，首先计算最内层括号内一次多项式的值：
然后由内向外逐层计算一次多项式的值：
可以看到，一共进行了3次乘法，3次加法。并推出计算（2）时，总共需要至多n次乘法，n次加法。也就是说：使用秦九韶算法计算一元n次多项式时，乘法运算的时间复杂度为 O(n) ,加法运算的时间复杂度为 O(n) 。对比朴素算法，大大简化了乘法运算的次数。
秦九韶算法作为计算一元n次多项式的最优算法，怎么用代码实现呢？
首先给定次数和系数就可以唯一确定一个多项式，系数用一个数组存储，数组中的元素下标从 0\sim n ，刚好对应存入 a_{0}\sim a_{n} 。
然后po出（2）的秦九韶方法：
可以发现，每一层的运算都是固定的格式： a_{i}x+a_{i-1} ，所以可以用一个 for 循环实现。
具体实现可参考我上传到GitHub上的代码，初次使用GitHub，还在熟悉ing...
第一次在知乎上发文，在内容上力求循序渐进，从问题导入引出解决办法，这也是我学习该算法时的逻辑顺序。
能够记录下学到的点点滴滴是一件很幸福的事，希望能和大家多分享交流，学无止尽嘛！
摘要 输入一个整数x，计算对应的函数值y并输出，公式如下：如果x介于区间[1,5]， 则y=x+1，如果亲！您好，很高兴为您解答。亲输入一个整数x，计算对应的函数值y并输出，公式如下：如果x介于区间[1,5]，
输入一个整数x，计算对应的函数值y并输出，公式如下：如果x介于区间[1,5]， 则y=x+1，如果
输入一个整数x，计算对应的函数值y并输出，公式如下：如果x介于区间[1,5]， 则y=x+1，如果亲！您好，很高兴为您解答。亲输入一个整数x，计算对应的函数值y并输出，公式如下：如果x介于区间[1,5]，
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DataX 是阿里巴巴开源的一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。
DataX目前已经有了比较全面的插件体系，主流的RDBMS数据库、NOSQL、大数据计算系统都已经接入，目前支持数据如下图。
为了解决异构数据源同步问题，DataX将复杂的网状的同步链路变成了星型数据链路，DataX作为中间传输载体负责连接各种数据源。当需要接入一个新的数据源的时候，只需要将此数据源对接到DataX，便能跟已有的数据源做到无缝数据同步。
DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reader/Writer插件，纳入到整个同步框架中。
下面用一个DataX作业生命周期的时序图说明DataX的运行流程、核心概念以及每个概念之间的关系。
举例来说，用户提交了一个DataX作业，并且配置了总的并发度为20，目的是对一个有100张分表的mysql数据源进行同步。DataX的调度决策思路是：
1）DataX Job根据分库分表切分策略，将同步工作分成100个Task。
2）根据配置的总的并发度20，以及每个Task Group的并发度5，DataX计算共需要分配4个TaskGroup。
| 不支持，可以通过调度系统规避 | |
| 已有一些统计，上报需定制 | 没有，分布式的数据收集不方便 |
| 在core部分有校验功能 | 没有，分布式的数据收集不方便 |
3）自检，执行如下命令
出现如下内容，则表明安装成功
DataX的使用十分简单，用户只需根据自己同步数据的数据源和目的地选择相应的Reader和Writer，并将Reader和Writer的信息配置在一个json文件中，然后执行如下命令提交数据同步任务即可。
可以使用如下命名查看DataX配置文件模板。
配置文件模板如下，json最外层是一个job，job包含setting和content两部分，其中setting用于对整个job进行配置，content用户配置数据源和目的地。
Reader和Writer的具体参数可参考官方文档，地址如下：
（2）配置文件内容如下
"splitPk": "" 分片字段，如果指定该字段，则Datax会启动多个Task同步数据；若未指定（不提供splitPk或者splitPk值为空），则只会有有单个Task。该参数只在TableMode下有效，意味着在QuerySQLMode下，只会有单个Task。HFDS Writer并未提供nullFormat参数：也就是用户并不能自定义null值写到HFDS文件中的存储格式。默认情况下，HFDS Writer会将null值存储为空字符串（''），而Hive默认的null值存储格式为\N。所以后期将DataX同步的文件导入Hive表就会出现问题。
解决该问题的方案有两个：
// hdfswriter模块中的枚举类Constant中已经定义了null值，直接使用即可；当然灵活点可以不写死null，改用通过参数传入；使用DataX向HDFS同步数据时，需确保目标路径已存在
（2）进入DataX根目录
读出记录总数 : 32（2）查看HDFS文件
（2）配置文件内容如下
（2）进入DataX根目录
读出记录总数 : 32（2）查看HDFS文件
通常情况下，离线数据同步任务需要每日定时重复执行，故HDFS上的目标路径通常会包含一层日期，以对每日同步的数据加以区分，也就是说每日同步数据的目标路径不是固定不变的，因此DataX配置文件中HDFS Writer的path参数的值应该是动态的。为实现这一效果，就需要使用DataX传参的功能。
DataX传参的用法如下，在JSON配置文件中使用${param}引用参数，在提交任务时使用-p"-Dparam=value"传入参数值，具体示例如下。
（2）配置文件内容如下
（2）进入DataX根目录
（2）配置文件内容如下
（2）进入DataX根目录
读出记录总数 : 34（2）查看MySQL目标表数据
DataX3.0提供了包括通道(并发)、记录流、字节流三种流控模式，可以随意控制你的作业速度，让你的作业在数据库可以承受的范围内达到最佳的同步速度。
- Datax只有在指定splitPk且splitPk不为空的情况下才会切分多个Task执行并行任务，否则只会启动一个Task任务。
- 一致性约束，SqlServer在数据存储划分中属于RDBMS系统，对外可以提供强一致性数据查询接口。例如当一次同步任务启动运行过程中，当该库存在其他数据写入方写入数据时，SqlServerReader完全不会获取到写入更新数据，这是由于数据库本身的快照特性决定的。关于数据库快照特性，请参看
上述是在SqlServerReader单线程模型下数据同步一致性的特性，由于SqlServerReader可以根据用户配置信息使用了并发数据抽取，因此不能严格保证数据一致性：当SqlServerReader根据splitPk进行数据切分后，会先后启动多个并发任务完成数据同步。由于多个并发任务相互之间不属于同一个读事务，同时多个并发任务存在时间间隔。因此这份数据并不是完整的、一致的数据快照信息。
针对多线程的一致性快照需求，在技术上目前无法实现，只能从工程角度解决，工程化的方式存在取舍，我们提供几个解决思路给用户，用户可以自行选择：
①使用单线程同步，即不再进行数据切片。缺点是速度比较慢，但是能够很好保证一致性。
②关闭其他数据写入方，保证当前数据为静态数据，例如，锁表、关闭备库同步等等。缺点是可能影响在线业务。
当提升DataX Job内Channel并发数时，内存的占用会显著增加，因为DataX作为数据交换通道，在内存中会缓存较多的数据。例如Channel中会有一个Buffer，作为临时的数据交换的缓冲区，而在部分Reader和Writer的中，也会存在一些Buffer，为了防止OOM等错误，需调大JVM的堆内存。
建议将内存设置为4G或者8G，这个也可以根据实际情况来调整。
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