EBITDA指未计息税折旧和摊销前的收益。EBITDA通过排除非运营决策来专注于企业的运营决策。
公司/行业之间的盈利能力可以使用EBITDA进行分析。息税折旧摊销前利润为正值表示公司正在通过其运营获得利润,而息税折旧摊销前利润为负意味着该公司未通过其运营获得利润,需要重新调整其运营以产生利润。
EBITDA的优点如下-
容易计算。
通常用于比较业务估值。
代表公司的经营业绩。
降低风险。
可以估计业务增长。
EBITDA的缺点如下-
不考虑资本支出。
不属于GAAP。
没有特定的计算程序。
通过增加数量,公司可能会失去信任。
不考虑流动资金的变化。
有时它会误导投资者。
EBITDA = Np + In + Ta + D + A
在这里,Np =净利润,In =利息,Ta =税收,D =折旧,A =摊销
EBITDA = OI + D + A
在这里,OI =营业收入,D =折旧,A =摊销
EBITDA覆盖率=(EBITDA + LP)/(IP + PP + LP)
在这里,LP =租赁付款,IP =利息付款,PP =本金付款
Edit:您可以假设hashtable使用基本链接,其中元素位于相应链表的末尾。我的真正问题是关于概率算法的摊销分析。 编辑2:我在quicksort上发现了这篇文章,“摊销运行时间和预期运行时间之间有一个微妙但重要的差异。使用随机枢轴的quicksort的预期运行时间为O(n log n),但其最坏的运行时间为θ(n^2)。这意味着quicksort的成本很小,但随着n的增加,这种可能性接近于零
根据下面引号中的规范,实现了一个队列(该语言使用Ruby,但希望每个人都能读懂)。 使用堆栈实现队列。也就是说,只使用push和pop操作来写入队列和出队列。 就性能而言,enqueue应该是O(1),但dequeue在最坏的情况下可能是O(n)。从时间上看,出队时间应为O(1)。证明您的解决方案实现了这一点。 我在想,你怎么证明排队的摊销时间?谢了!
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