/*选择排序（不稳定算法）*基本思想：两个for循环嵌套，内部for循环用来找到最大（小）的元素，外部循环用来放置找到的元素*复杂度：需要遍历数组才能找到峰值元素，所以复杂度与原始序列是否有序无关，最好最坏和平均情况的时间复杂度都为O(n^2);*需要一个临时变量用来交换数组内数据位置，所以空间复杂度为O(1)*/publicstaticvoidxuanZeSort(int[]a){for(int

首先需要了解几个入门的概念：复杂度分析函数ƒ(n)=m，其中n代表输入数据的规模，m代表基本的操作数量，如ƒ(n)=2n^2+3n+1。

1.首先用Java手写一个动态扩容的数组。packagecom.struct.array;publicclassArray{/***存放数据的数组*/privateE[]data;/***数组中现有数据量*/privateintsize;publicArray(intcapacity){data=(E[])newObject[capacity];size=0;}/***默认数组长度10*/publ

斐波那契数列算法及时间复杂度分析斐波那契数列是一个很有意思的数列,应用领域非常广.定义:F(n+1)=F(n)+F(n-1)有意思的是,F(n)/F(n+1)趋于黄金分割0.618.如何计算斐波那契数呢

复杂度分析：时

文章目录题目想法一：栈算法实现执行结果复杂度分析栈算法实现执行结果递归算法实现执行结果字典算法实现执行结果小结题目根据逆波兰表示法，求表达式的值。有效的运算符包括+,-,*,/。

1、训练环境设置、编码技巧和CodeStyle⼯欲善其事，必先利其器1）电脑设置VSCode;Java:IntelliJ;Python:PycharmLeetCodeplugin(VSCode&IntelliJ)https://vscodethemes.com/2）CodeStyle默认空格习惯3）LeetCodeleetcode-cn.com和题解国内版看题解leetcode.com和Discu

[问题描述]在教科书中，各种内部排序算法的时间复杂度分析结果只给出了算法执行时间的阶，或大概执行时间。试通过随机数据比较各算法的关键字比较次数和关键字移动次数，以取得直观感受。[基本要求]

目录一、递归求解复杂度分析解法缺点二、解决重复计算方式思路时间复杂度三、利用数学公式O(logn)解法O(n)解法O(logn)解法一、递归求解publicstaticintfibonacci(intx

数据结构实现6.2：优先队列_基于最大二叉堆实现（C++版）1.概念及基本框架2.基本操作程序实现2.1入队操作2.2出队操作2.3查找操作2.4其他操作3.算法复杂度分析3.1入队操作3.2出队操作3.3

冒泡排序复杂度分析时间复杂度O(N^2)，额外的空间复杂度O(1)源码publicclassSelec

目录面试三连什么是树二叉树什么是二叉树二叉树的存储结构链表式的二叉树数组形式的二叉树二叉树的遍历二叉查找树概念查找与插入删除节点（链表形式）“逻辑删除”如何插入重复数据时间复杂度分析平衡二叉树开篇解答面试三连面试官

Θ，读音：theta、西塔；既是上界也是下界(tight)，等于的意思。Ο，读音：big-oh、欧米可荣（大写）；表示上界(tightnessunknown)，小于等于的意思。ο，读音：small-oh、欧米可荣（小写）；表示上界(nottight)，小于的意思。Ω，读音：bigomega、欧米伽（大写）；表示下界(tightnessunknown)，大于等于的意思。ω，读音：smallomega

前两篇文章中分别是要用递归树、代换法对归并排序的时间复杂度进行了简单的分析和证明，经过两次分析后，我们发现递归树法的特点是：可以很直观的反映出整个归并排序算法的各个过程，但因为要画出递归树所以比较麻烦，所以递归树算法更适合新手，因为它可以让分析者更直观、简易的理解递归式算法的各个过程并对各个过程的分析、合并，但因为需要要画递归树，所以比较复杂。代换法也仅适合在已经大致猜测出算法的复杂度的时候，对猜

文章目录链表链表数组和链表的对比手写一个链表为链表设立虚拟头结点链表的遍历，查询和修改链表元素的删除链表的时间复杂度分析使用链表实现栈使用链表实现队列链表动态数组、栈、队列都是底层依托静态数组，靠resize

《大话数据结构》我们来分析一下快速排序法的性能。快速排序的时间性能取决于快速排序递归的深度，可以用递归树来描述递归算法的执行情况。如图9‐9‐7所示，它是{50,10,90,30,70,40,80,60,20}在快速排序过程中的递归过程。由于我们的第一个关键字是50，正好是待排序的序列的中间值，因此递归树是平衡的，此时性能也比较好。图9-9-7在最优情况下，Partition每次都划分得很均匀，如

目录一、斐波那契数列的定义二、递归实现三、循环实现四、补充一、斐波那契数列的定义二、递归实现经典例题（杭电2041）:AC代码：#includeusingnamespacestd;intf[41];intmain(){intnum,m;cin>>num;while(num--){f[1]=1;f[2]=1;for(inti=3;i>m;coutintmain(){inta=0,b=1,n=5;fo

文章目录预习周第1课数据结构和算法总览第2课训练准备和复杂度分析第1周第3课数组、链表、跳表第4课栈、队列、优先队列、双端队列第2周第5课哈希表、映射、集合第6课树、二叉树、二叉搜索树第7课泛型递归、树的递归第

LinkedListSet和BSTSet的时间复杂度对比LinkedListSet的效率明显比BSTSet的慢；原因是：LinkedListSet在add的时候需要先判断一下链表中是否存在待添加元素，而contains的时间复杂度是O(n)，所以LinkedListSet的add的时间复杂度是O(n)；而BSTSet的add的时间复杂度是O(logn)的，所以LinkedListSet的效率比BS

排序算法是一种很重要的算法，在各个方面都有很多应用，下面用C语言实现一下各个排序算法，并总结一下各种排序算法的时间复杂度和空间复杂度。要总结的排序算法为：冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序、希尔排序、堆排序、归并排序、快速排序。（1）冒泡排序（最简单的初级版本）：假设我们有一个整型数组，数组里面的数的排位是随机的，要对他们进行升序排列。排序的思想如下：数组的第一个数和其他数依次进行比较，将较小的

极客帮数据结构与算法总结一、数据结构与算法总览1、授人予渔-学习方法脑图2、算法和数据结构脑图二、训练准备和复杂度分析1、训练环境设置、编码技巧和CodeStyle1）工具googlemac:iTerm2

一.级数算术级数：与末阶平方同阶T(n)=1+2+...+n=n(n+1)/2=O(n^2)幂方级数：比幂次高出一阶T(n)=1^2+2^2+...+n^2=n(n+1)(2*n+1)/6=O(n^3)T(n)=1^3+2^3+...+n^3=n^2(n+1)^2/4=O(n^4)T(n)=1^4+2^4+...+n^4=n(n+1)(2*n+1)(3*n^2+3*n-1)/30=O(n^5)几何

（不可申请额外空间）迭代法：头插到新链表中复杂度分析时间复杂度：O(n)，假设n是列表的长度，时间复杂度是O(n)。空间复杂度：O(1)。

复杂度分析数据结构和算法本身解决的是代码执行速度快和节省占用的内存的问题，那么如何衡量你写的算法的执行效率呢？这里我们就要用到复杂度分析：时间和空间复杂度分析。

文章目录版权声明1.剑指Offer131.1复杂度分析1.2DFS1.3DP2.SummaryReferences版权声明LeetCode系列笔记来源于LeetCode题库1，在个人思考的基础之上博采众长

文章目录版权声明1.剑指Offer31.1复杂度分析1.2集合1.3原地标记数组2.Summary2.1Java语法2.2算法设计References版权声明LeetCode系列笔记来源于LeetCode

文章目录版权声明1.LeetCode235&剑指Offer68-I1.1复杂度分析1.2递归1.3迭代2.LeetCode236&剑指Offer68-II2.1复杂度分析2.2提取链表3.SummaryReferences

文章目录概述1.复杂度分析1.1时间复杂度1.1.1概念1.1.2时间复杂度分析方法1.1.3常见的时间复杂度1.1.4最好/最坏/平均时间复杂度分析1.2空间复杂度2.递归算法2.1概念即条件2.2递归的问题

我是自动化专业的应届研究生，最终拿到了tplink、华为、vivo等公司的ssp的offer，分享自己学习过的计算机基础知识（C语言+操作系统+计算机网络+linux）以及数据结构与算法的相关知识，保证看完让你有所成长。欢迎关注我，学习资料免费分享给你哦！还有其他超多学习资源，都是我自己学习过的，经过过滤之后的资源，免去你还在因为拥有大量资源不知如何入手的纠结，让你体系化学习。对于一个算法来说，我

主方法主方法是一个算法复杂度分析的一个很好的方法，但是只能用于特定的递归上，适合的递归形式为：T(n)=a*T(n/b)+f(n)其中，a>=1;b>1;f(n):非递归函数，f(n)渐进趋正，渐进趋正的意思是当

前言今天复习了一下算法的复杂度分析的相关知识，记录下来，希望能对大家有帮助你有没有想过同样都是代码，为啥同事的代码性能比你高，速度比你快，时间比你短，这里面就涉及了，一个问题，叫复杂度还是老规矩，几个问题来说明复杂度的重要性

一训练环境设置、编码技巧和CodeStyle关键：这种对工具的基本功非常重要实例：classSolution{publicbooleanisPalindrome(Strings){//高层次，主干逻辑为主//1.filteroutnumber&charStringfilteredS=_filterNonNumberAndChar(s);//2.reverseandcompareStringreve

上一节，讲了复杂度的大O表示法和几个分析技巧，还举了一些常见的例子，比如O(1)、O(logn)、O(n)、O(nlogn)复杂度分析。

答案是：时间、空间复杂度分析。只要讲到数据结构与算法，就一定离不开时间、空间复杂度分析为什么需要复杂度分析？我们把代码跑一遍，通过统计、监控，就能得到算法执行的时间和占用内存的大小。

复杂度分析:一个具有n个元素的集合，其子

1天+（参考极客时间覃超老师教的方法）；有目的的、刻意的、反复的进行练习，感受到枯燥、难受、不爽均为正常现象，不用怀疑自己的智商，坚持以运用为出发点，达到熟练一题多解的程度，并知其然每一种的解法的时空复杂度分析

B.智能运维---质量保障---异常检测---指标聚类微软亚研院的AIOps底层算法：KPI快速聚类复杂度分析时序数据数量大、维度高。

数据库被偷服务器被入侵通讯被窃听（http协议被窃听）内部人员泄密通过撞库的方式3、密码存储严禁明文存储（防泄漏）单向变换变换复杂度分析密码复杂度的要求4、哈希算法明文-密文————是一一对应的。

回溯法：旅行售货员问题（C++）问题描述算法设计确定问题的解空间确定解空间的结构搜索方式和边界条件代码实现算法复杂度分析回溯法：旅行售货员问题问题描述某售货员要到n个城市去推销商品，已知各城市之间的路程

一、红黑树的基本属性。红黑树的每个结点，要么是黑色，要么是红色，不可能是黄色或其它颜色。根结点(root)一定是黑色，简称为黑头。所有红色结点不可以直接相邻。也即是，如果一个结点为红色，那么，它的爸爸或儿子，一定就是黑色，不可是红色。符合，绿帽定律。所有空结点，都是黑色。所谓的空结点，就是当红黑树的某一个叶子结点下，没有其它结点，那么这个结点，就是空结点，用NIL或NULL表示。从任意结点出发，到

除了一段段地对代码进行时间复杂度分析，我们还有更便捷的方法吗？若能直接找到影响程序运行时间的函数调用，再有针对地对相关函数进行代码分析和优化，那相比漫无目的地看代码，效率就高多了。

2.复杂度分析最好的情况：正序，此时需要进行1次扫描，其中n-1次比较，0次交换，所以时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)；最坏的情况：逆序，此时需要进行(n-1)次扫描，其中(n-1)+(

注此专栏内容主要参考极客时间-数据结构与算法之美事后统计法一般测试进行的性能分析，都是属于“事后统计法”“事后统计法”不好的方面测试结果依赖测试环境（比如测试机器配置）测试结果受数据规模影响大O表示法T(n)=O(f(n))T(n)表示执行时间，n表示数据规模大小，f(n)代表代码要执行的总次数代码执行时间（空间）随数据规模增长的变化趋势，称为时间（空间）复杂度；当n很大时，我们只要记录一个最大量

除了一段段地对代码进行时间复杂度分析，我们还有更便捷的方法吗？若能直接找到影响程序运行时间的函数调用，再有针对地对相关函数进行代码分析和优化，那相比漫无目的地看代码，效率就高多了。

inttmp=0;for(inti=0;iarray[j+1]){tmp=array[j];array[j]=array[j+1];array[j+1]=tmp;}}}待改进1：排序分析、时间复杂度和空间复杂度分析待改进

{if(array[j]>tmp){array[j+1]=array[j];}if(array[j]<=tmp){break;}}array[j+1]=tmp;}}待改进1：排序分析、时间复杂度和空间复杂度分析待改进

4.1复杂度分析评价一个算法的效率，可以数逻辑比较、数据交换以及算术运算的数目。比如说计算n×n矩阵的所有数值之和。

ContainerwithmostwaterO(n)时间解决的面试题：乘积最大子数组O(n)时间解决的面试题：二进制矩阵中1的个数O(n)时间解决的面试题：循环移位算法的时间复杂度(大O表示法)递归时间复杂度分析卷积的时间复杂度

（一）渐进符号（这里暂时只考虑大O）以输入规模n为自变量建立的时间复杂度实际上还是较复杂的，例如an2+bn+c,不仅与输入规模有关，还与系数a、b和c有关。此时对该函数进一步抽象，仅考虑运行时间的增长率或称为增长的量级，如忽略上式中的低阶项、高阶项的系数，仅考虑n2。当输入规模大到只与运行时间的增长量级有关的时，就是在研究算法的渐进效率。也就是说，从极限角度看，只关心算法运行时间如何随着输入规模

复杂度分析平均时间复杂度为O(n㏒₂n)时间复杂度最坏为O(n㏒₂n)空间复杂度为O(n+㏒₂n)，临时数组+递归所需栈空间稳定。网上有空间复杂度为O(1)的实现，暂时还没研究。