【复杂度分析】

数据结构 王争 3 |复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？

总结一、什么是复杂度分析？1.数据结构和算法解决是“如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。
GhostintheCode·2018-12-15 17:33

数据结构与算法-希尔排序

概要背景铺垫基本原理java代码实现图示代码执行过程时间复杂度分析背景铺垫希尔排序是D.L.Shell于1959年提出来的一种排序算法，在这之前排序算法的时间复杂度基本都是O(n2)的，希尔排序是突破这个时间复杂度的第一批算法之一
Clumsy-Bird·2018-12-14 15:16

图的深度优先遍历与广度优先遍历及其复杂度分析

这里放一下关于图的遍历废话少说直接上~~首先是图的结构类型:typedefstructANode{intadjvex;//编号structANode*nextarc;//链接指针Elemtypeweight;//权值}ArcNode;typedefstructVNode{Elemtypedata;//头结点数据ArcNode*firstarc;//指向第一个边结点};typedefstruct{V
Atlantic Kandarpa·2018-12-13 00:45

查找算法（一）：二分查找算法

目录基本查找：二分查找算法：时间复杂度分析：空间复杂度分析：基本查找：数组不需要是否有序。但需要根据索引值，遍历数组。将数组中每个元素都与待查找值进行对比，是一种暴力查找方式。
AI_drag0n·2018-12-12 14:25

排序算法（二）：冒泡排序算法及其优化分析

目录1.冒泡排序算法：2.算法优化分析：2.1优化外层循环2.2优化内层循环2.3同时优化内层和外层循环3.时间复杂度分析：3.1优化前3.2优化后4.空间复杂度分析：1.冒泡排序算法：原理：以N个元素数组的升序为例
AI_drag0n·2018-12-12 13:28

排序算法（一）：选择排序算法及其优化分析

目录1.选择排序算法：2.选择排序的优化分析3.时间复杂度分析：3.1优化前3.2优化后4.空间复杂度分析：1.选择排序算法：选择排序是不稳定的算法：选择排序是给每个位置选择当前元素最小的，比如给第一个位置选择最小的
AI_drag0n·2018-12-12 13:26

算法-复杂度分析

问题一：为什么要做算法的复杂度分析。算法的本质就是一个快与省的问题，如何用最快的速度和最小的内存空间出处理某件事情，就是算法所要做的事情。那么判断算法的优劣程度也是依据于这些指标。
卢卡Lucar·2018-12-10 16:21

时间复杂度分析-asymptotic complexity

image.png首先我们要认识到，一个算法的运行是一步一步执行下去的过程(stepbystepprocedure).算法的执行有两个特点：1.未解决问题而执行2.执行时间是有限的在不同规模(scale)的输入量下，算法的表现可能差异很大。image而对于一个算法，找到他的平均运行时间是一个非常难的事，我们往往更注意他的最坏情况(worstcase)对于一个算法的度量，我们当然可以有最简单的经验主
Wallace_QIAN·2018-12-09 20:23

[系列文章]数据结构与算法之打怪升级（一）

算法的时间和空间复杂度分析什么是数据结构？就是一组数据的存储结构。什么是算法？就是对数据操作的一组方法。所以，算法和数据结构是绑定在一起，相辅相成，不可割的。
ccyhummer·2018-12-09 12:59

处理机调度与死锁

目录 处理机调度与死锁处理机调度相关概念三级调度三种调度的频率和复杂度分析：仅有进程调度的调度队列模型同时具有三级调度的调度队列模型选择调度方式和调度算法的若干准则面向用户的准则面向系统的准则常用的调度算法
尹_某人·2018-12-07 15:48

数据结构与算法之美

由于最近跟着极客时间的王争老师学习数据结构和算法之美,感触颇深;为了更好巩固知识,才有了这些笔记.目录一.初始数据结构和算法二.复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗
麦洛_·2018-12-04 21:42

数据结构的核心重点

数据结构与算法的重点是什么核心重点：复杂度分析数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、
xiuwenbin·2018-11-27 20:29

数据结构实现 10.1：AVL树（C++版）

2.1.4右左2.1.5增加操作修正总结2.2删除操作2.2.1左右均空2.2.2左空右不空2.2.3左不空右空2.2.4左右均不空2.2.5删除操作修正总结2.3查找操作2.4遍历操作2.5其他操作3.算法复杂度分析
九霄星河·2018-11-26 15:40

时间复杂度分析

事后统计法的局限性：1、测试结果依赖测试环境2、测试结果受数据规模影响大大O时间表示法所有代码的执行时间T(n)和每行代码的执行次数是成正比的T(n)=O(f(n))当n很大时，公式中的低阶，常量，系数三部分并不左右增长趋势，可以忽略分析方法：1、只关注循环最多的一段代码就可以了2、加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度注意：循环代码中，只要循环次数是一个已知的数，也是常量级别的执行时间
随便好嘛丶·2018-11-24 17:20

算法笔记（八）：复杂度分析（二）

#感兴趣的可以去订阅极客时间前谷歌工程师的专栏：数据结构与算法之美，个人觉得写的很不错。这里只是我自己做的一个简单的笔记（一）对数阶时间复杂度1deftset(n):2i=13whilei<=n:4i=i*2上面这段代码，i从1开始，循环一次乘于2，当大于n时，循环结束，我们可以得到2x=n。要计算上面这段代码的时间复杂度，求解x的值就行了，根据数学基础中和对数相关的计算，可以得到x=log2n=
free赖权华·2018-11-18 01:00

Java实现大整数乘法

X=A*10^(n/2)+BY=C*10^(n/2)+DX*Y=(A*10^(n/2)+B)*(C*10^(n/2)+D)=A*C*10^n+A*D*10^(n/2)+B*C*10^(n/2)+B*D复杂度分析为了降低时间复杂度
ml-jiang·2018-11-17 11:13

《数据结构与算法之美》专栏阅读笔记4——二分查找

复杂度分析2^k=N，O(logn)适用场景有序数据依赖于顺序表结构，用数组性能最高，因为数组查找的时间复杂度为O(1)，用链表复杂度为O(n)=
一个假的程序媛·2018-11-14 14:07

ACM动态规划基础篇

文章目录1前言1.1什么是动态规划1.2什么时候要用动态规划2斐波那契数列$Fibonacci$2.1引入2.2定义2.3递归分治解决$Recursion$2.3.1代码2.3.2时间复杂度分析2.4解决方案
林夕林夕·2018-11-14 12:11

各类排序算法总结

目录插入排序1.直接插入排序2.shell排序选择排序1.直接选择2.堆排序交换排序1.冒泡排序2.快速排序其他排序1.归并排序2.基数排序插入排序1.直接插入排序/*复杂度分析：*平均时间最好时间最差时间空间复杂度是否稳定排序
LZT_SZITMAN·2018-11-02 16:23

前缀树和后缀树

转自：从Trie树（字典树）谈到后缀树引言谈及Tire树与后缀树之前，先看俩个问题：**第一个问题：**一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析
Hansry·2018-10-31 20:45

快速排序、代码实现（python3版）及其时间空间复杂度分析

快速排序是对冒泡排序的一种改进。基本思想是：通过一躺排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按次方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。最坏情况的时间复杂度为O(n2)，最好情况时间复杂度为O(nlog2n)。importrandomdefposition(l,beg,end):#扫描指针i
沧海一株莲·2018-10-30 23:15

复杂度分析当中的Θ、Ο、Ω

先说下O(f(n))、Θ(f(n))、Ω(f(n))的用法，T(n)=O(f(n))实际上指的是T(n)∈O(f(n))，这点上Θ(f(n))、Ω(f(n)同理。O(f(n))描述的是数量级别与f(n)同阶或者比f(n)更低阶，比如一个T(n)=n那么它既可以写成T(n)∈O(n)也可以写成T(n)∈O(n^2)。所以O(f(n))是一个上界的概念。Θ(f(n))描述的数量级别与f(n)同阶，比如
橡皮擦·2018-10-28 00:00

KMP算法详解及时间复杂度分析

KMP算法用于判断一个字符串是否是另一个字符串的子串概念：字符串中一个字符前面的字符串分为前缀和后缀，它的前缀与后缀的最长匹配长度注意：前缀与后缀不可以是整个子字符串例如：abcabcd,d位置的最长匹配长度为3，（前面的字符串为abcabc）abc与abc匹配Next数组：长度与字符串长度一致，每个位置存储对应字符的最长匹配长度Next数组求解：1.初始位置,由于第一个字符前面没有字符规定,Ne
qianji_little_boy·2018-10-27 20:42

数据结构与算法随笔之------算法复杂度分析

一.算法1.算法定义及初步分析2.算法的特性3.什么是好的算法所以算法设计的要求这三个的读法自我总结：反着读！！！分别是：f(n)是T(n)的某种上界、下界、既是上界又是下界注意：一个函数的上下界未必唯一重点！！！常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)此外，当你遇到一个Ο(n2)的算法时，常常
markconca的博客·2018-10-27 11:55

时间复杂度分析经典问题——最大子序列和

时间复杂度经典问题——最大子列和问题最大子序列和问题最大子列和问题是非常经典的问题，基本上讲算法的书都会将这个例子，用此例题来讲解算法时间复杂度的重要性，对比不同算法的时间复杂度。最大子列和问题如下：给定整数序列A1,A2,A3,A4,...,An(可能存在负数)，求A(i)+A(i+1)+........+A(j)的最大值（无法输入公式），请看下图：注：为了方便起见，如果所有的整数均为负数，则最
Mr_利利·2018-10-23 00:00

算法设计与分析 —— 算法的复杂度分析

什么是算法的复杂度（1）算法复杂度即算法所需要的计算机资源（2）算法的复杂度可分为算法的时间复杂度T(n)T(n)T(n)和算法的空间复杂度S(n)S(n)S(n)，其中nnn是问题的规模（输入大小）算法的时间复杂度时间复杂度就是函数中基本操作所执行的次数，记为T(n)T(n)T(n)，可分为：（1）最坏情况下的时间复杂度：Tmax(n)=max{T(l)∣size(l)=n}T_{max}(n)
starter_zheng·2018-10-21 23:42

算法第二章上机实践报告

4.算法时间及空间复杂度分析（要有分析过程）时间复杂度：while循环的次数就是时间复杂度，总共有n个元素，渐渐跟下去就是n,n/2,n/4,....n/2^k，其中k就是循环的次数，令n/2^k=1可得
challenge_X·2018-10-14 18:00

算法笔记（七）：复杂度分析（一）

（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
free赖权华·2018-10-14 02:00

排序算法C语言实现——堆排序

/*堆排nlog(n)*//*堆排复杂度分析1、建堆（(n*log(n))/2）循环n/2次，每次调用HeapAdjust函数HeapAdjust内部循环log(n)2、调整堆（((n-1)log(n)
Jo_ZSM·2018-10-13 19:00

算法第二章上机实践报告

4.算法时间及空间复杂度分析
Lucy1234567·2018-10-13 13:00

Java容器解析系列(4) ArrayList Vector Stack 详解

而且估计我还写不到博主的水平,这里直接将收藏的博客列出来:从源码角度彻底搞懂ArrayList这篇博客的重要内容包括:1.ArrayList使用的数据结构;2.ArrayList的增删改查实现方式和时间复杂度分析
公子姓王·2018-10-12 16:00

【双指针】从排序数组中删除重复项

复杂度分析时间复杂度：O(n)O(n)，假设数组的长度是nn，那么ii和jj分别最多遍历nn步。空间复杂度：O(1)O(1)。
罗汉爷·2018-10-10 19:03

复杂度分析（下）

上一篇文章中简单说了下复杂度分析，链接，下面再来四个复杂度相关的知识点，最好情况时间复杂度（bestcasetimecomplexity）、最坏情况时间复杂度分析（worstcasetimecomplexity
每天晒白牙·2018-10-09 17:08

复杂度分析（上）

最近买了一个《数据结构与算法之美》的专栏，下面是学习的收获（我是知识的搬运工）。在之前的面试经历中，面试官只要问到数据结构和算法相关的题时就犯愁，因为平时研究的少，工作中也没有刻意使用，所以一般答这种题都不太好，比如让分析复杂度，下面就简单介绍下复杂度。复杂度描述的是算法执行时间或占用空间与数据规模的增长关系。大O复杂度表示法：如果我们想知道一段代码的执行时间，可以采用测试的方式，但是测试结果会受
每天晒白牙·2018-10-09 14:10

选择排序，冒泡排序，归并排序，快速排序，直插排序算法实现以及算法分析

（2）伪代码：（3）算法复杂度分析：选择排序的比较次数与关键字的初始状态无关，总的比较次数N=(n1)+(n-2
木字杨·2018-10-08 21:43

背包问题 —— 四种解法解题

二、所用算法的基本思想及复杂度分析：1.蛮力法求解0/1背包问题：1）基本思想：对于有n种可选物品的0/1背包问题，其解空间由长
yswenli·2018-10-08 17:00

时间复杂度分析---主定理

一直以来时间复杂度都不会算呜呜呜，今天理一理。鱼头（如图）：“ϵ”这个就不用管它了，没有什么卵用。证明咱就算了，没这脑子。对于第一种情况，举几个栗子：1）例1：二叉树的遍历。T(n)=2T(n/2)+Θ(1)。其中(a=2),(b=2),(f(n)=1),（第一种情况）所以(T(n)=Θ(n))。2）例1：归并排序。T(n)=2T(n/2)+Θ(n)。其中(a=2),(b=2),(f(n)=n)，
(一封+贺)*礼·2018-10-05 09:04

【算法】topK问题：得到序列中前k小的数（含复杂度分析）

思路一利用排序方法（快排/堆排序）对序列从小到大进行排序输出序列前k个数 voidTopK(inta[],intn,intk){if(kn)return;  sort(a,n);  for(inti=0;iright)return;    intpivot=a[left];  intl=left,r=right;  intt;  while(l=pivot&&l=k)Select(a,left,m
iteapoy·2018-10-04 15:03

数据结构与算法系列课程之二：复杂度分析（上）

进行复杂度分析的原因：事后统计法：简单来说，就是让代码在实际的平台跑一遍。事后统计法有以下局限性：1，测试结果非常依赖测试环境2，测试结果受数据规模
玩火轩辕·2018-10-02 21:26

【1】前言

文章目录前言sortingexample算法时间复杂度：分析的种类算法时间分析插入排序插入排序介绍插入算法复杂度分析归并排序归并排序介绍归并算法复杂度分析前言算法分析是关于计算程序性能和资源利用的理论研究
Jimmyzqb·2018-10-01 09:44

算法复杂度入门

几种常见时间复杂度实例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。而且，我个人认为，复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。
AinUser·2018-09-30 10:13

算法复杂度分析（下）

前一篇文章算法复杂度分析（上）讲述了复杂度的大O表示法和几个分析原则，这篇文章我们来讲讲另外几种复杂度，最好情况时间复杂度（bestcasetimecomplexity）、最坏情况时间复杂度（worstcasetimecomplexity
言十八·2018-09-30 00:00

【Algo】复杂度分析 -- 最好, 最坏, 平均, 均摊 时间复杂度

BacktoAlgoIndex上一篇说到了Big-O分析法,但是那只适合分析复杂度随着nnn增大的趋势,实际生产中,我们还需要知道更细节的指标,比如最好情况时间复杂度bestcasetimecomplexity最坏情况时间复杂度worstcasetimecomplexity平均情况时间复杂度averagecasetimecomplexity均摊时间复杂度amortizedtimecomplexit
鹅城惊喜师爷·2018-09-29 23:17

[一步步学数据结构与算法 04]-时间与空间复杂度(下)

一、复杂度分析的4个概念1.最坏情况时间复杂度：代码在最理想情况下执行的时间复杂度。2.最好情况时间复杂度：代码在最坏情况下执行的时间复杂度。
KassadinSw·2018-09-29 14:27

算法学习笔记--复杂度分析（上）

一、复杂度分析1、为什么进行复杂度分析？
Dyan_csdn·2018-09-29 11:11

复杂度分析

复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握它，数据结构和算法的内容基本就掌握了一半。
L_live·2018-09-29 09:19

数据结构与算法学习笔记一：复杂度分析

一、为什么要进行复杂度分析数据结构是用来解决“快”和“省”的问题，也就是如何是代码运行更快以及如何节省更多的空间。因此执行效率在算法中就是一个非常重要的考核指标。
Crayoncxy·2018-09-28 17:09

03 复杂度分析（上）：时间、空间复杂度

本篇所涉及的提问，正文的知识点，全都来自于王争的《数据结构与算法之美》，当然，我并不会全文照搬过来，毕竟这是付费的课程，应该会涉及到侵权之类的问题。所以，本篇正文中的知识点，是我从课程中将知识点消耗后，用个人的理解、观念所表达出来的文字，参考了原文，但由于是个人理解，因此不保证观点完全正确，也不代表错误的观点是课程所表达的。如果这样仍旧还是侵权了，请告知，会将发表的文章删掉。image.png1、
_Rice_·2018-09-28 09:19

1 |复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？

总结一、什么是复杂度分析？1.数据结构和算法解决是“如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。
GhostintheCode·2018-09-27 10:11

算法复杂度分析（上）

为什么需要算法复杂度分析？首先，这和研究数据结构和算法的目的有关——“快”而“省”的解决问题。那么如何衡量算法的性能呢？就需要算法复杂度分析。
言十八·2018-09-27 00:00
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