如果这篇文章对您有些用处，请点赞告诉我O(∩_∩)O一、简单比较算法好坏我们比较哪一个算法好，最直接的方法就是比较执行命令的次数。计算1 + 2 + 3 + 4 + 5 + ...10第一种方式 依次累加，计算10次。第二种方式 使用公式（1 + 10）/ 2 * 10 ，计算3次。扩展为n的计算。1 + 2 + 3 + 4 + .....n第一种方式 依次累加，计算n次。第二种方式 使用公式 (
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2023-07-17 13:16:32
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算法的复杂度通常体现在时间复杂度和空间复杂度两个指标下面主要说的是时间复杂度： 算法时间复杂度的高低直接反映算法执行时间的长短，而算法的执行时间需要通过依据该算法编写的程序在计算机上执行所消耗的时间来度量。 公式：算法的执行时间 = 指令序列（i）的执行次数 * 指令序列(i)的执行
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2023-09-26 15:15:40
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1. 时间复杂度：使用大O表示法来表示程序的时间复杂度常见的7种时间复杂度（复杂度由低到高排序）O(1):常数时间复杂度O(log(n): 对数时间复杂度O(n): 线性时间复杂度O(n^2):平方时间复杂度O(n^3):立方时间复杂度O(k^n):指数时间复杂度，k表示常数O(n!):阶乘时间复杂度ps：这里我们并不考虑前边的系数；O(1) 并不表示复杂度为1，也可以 是2、3等常数；O(n)表
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2024-05-06 12:51:27
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文章目录一、算法效率二、时间复杂度1. 概念2. 大 O 的渐进表示法3. 练习三、空间复杂度1. 概念2. 练习四、总结 一、算法效率算法效率分析分为两种：时间效率和空间效率时间效率时间效率被称为时间复杂度，主要时衡量一个算法的运行速度空间效率空间效率被称为空间复杂度，主要衡量一个算法所需要的额外空间二、时间复杂度1. 概念一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比，故将算法中的基本操作的
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2023-07-17 21:47:45
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我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。 int aFunc(void) { printf("Hello, World!\n"); // 需要执行 1 次 return 0; // 需要执行 1 次 } 那么上面这个方法需要执行 2 次运算 int aFunc(int n) { for(in
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2019-02-12 18:01:00
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使用递归(即深度优先搜索)来编写它可能更容易,因为这将简化中间状态的簿记.如果你想保持呼吸优先的方法,请确保状态列表支持有效删除第一个元素,即使用java.util.Queue,例如java.util.ArrayDeque.我提到这是因为最常用的List实现(即java.util. ArrayList)需要复制其整个内容以删除第一个元素,这使得如果列表很大,删除第一个元素非常昂贵.120 stat
这里写自定义python 学习（排序）冒泡排序插入排序选择排序堆排序快速排序归并排序计数排序基数排序稳定性 python 学习（排序）时间复杂度为N^2: 冒泡排序，插入排序，选择排序。时间复杂度为NlogN：堆排序，快速排序， 归并排序。时间复杂度基于数据大小：计数排序，基数排序。常用的排序算法，使用python实现。冒泡排序def buble(num):
for i in range(le
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2024-05-16 12:34:03
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数据结构之时间复杂度
原创
精选
2021-11-28 12:20:18
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首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。 当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时...
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2015-03-22 16:02:00
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//------------------>摘自：https://blog.csdn.net/qq_41523096/article/details/82142747《一套图 搞懂“时间复杂度”》渐进时间复杂度比如算法A的相对时间是T（n）= 100n，算法B的相对时间是T（n）= 5n^2，这两个到底谁的运行时间更长一些？这就要看n的取值了。所以，这时候有了渐进时间复...
原创
2021-09-29 13:37:01
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复杂度包括：时间复杂度和空间复杂度，它是用来衡量算法好坏的工具。时间复杂度：是一个数学函数，定量描述一个算法的运行时间。算法中的基本操作执行次数，为算法的时间复杂度。时间复杂度是将一个程序中，所有的基本指令执行的次数全部相加得到的一个函数。例：//由分析可知，该程序中数据规模n与基本操作次数的关系为：f(n)=3 * N^2 + 9 * N + 32
public static void func
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2023-08-16 23:54:53
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在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)
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2023-01-25 17:48:47
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(O(1)) 表示算法只需要常量级别的额外空间，不会随着输入数据的大小 (n) 增加而增加。也就是说，无论处理的数据有多大，算法所需的额外内
原创
2024-06-18 17:40:28
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ArrayList部分一共五篇文章了，并且引入了时间复杂度来分析，强烈建议大家一定要按顺序阅读，本文是第3篇最近看了一下评论区里，大家都急着想要了解HashMap，先不要着急，要完整的了解HashMap的内部实现，我们还需要一些基础知识，有了这些基础知识，我们才能更好的理解HashMap，其实我们已经在不知不觉进入了数据结构的大门，为了以后让大家能更好的理解后续文章，本文我们先引入时间复杂度这个概
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2023-06-19 15:09:09
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时间复杂度1、时间频度时间复杂度通常是衡量算法的优劣的，衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的，由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间。算法的执行时间和语句的执行次数成正比，因此通过计算执行测试来推断执行时间。算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度，记为T(n)，n是问题的规模，T是Time，即时间频度。2、时间复杂度n不断变化时，T(n)也在不断变化，为了考察两者变化时呈现什么规律，可以
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2023-07-14 00:07:02
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why为了让程序执行的更快，也为了尽可能让程序所利用的空间更小
我们用一些特定的数据结构，和逻辑方法去达到这些目标
复杂度分析是为了对比这些方法和途径衡量的标准。what复杂度分析是我们在程序运行前评估算法执行效率方法
是不用具体的测试数据来测试，就可以粗略地估计算法的执行效率的方法。有时间和空间两个维度时间复杂度分析T(n) = O(f(n))
T(n) ：代码执行的时间；
n 表示数据规模的大
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2023-12-21 14:49:34
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上一篇博客已经给大家介绍了一些算法题，明天刚好是中秋了，这里祝大家中秋快乐。刚好赶上数学建模了，今天就先介绍与衡量算法水平的重要指标时间复杂度吧。在时间充裕情况下会更新5+2。之后还会介绍空间复杂度以及python内置函数的时间复杂度。 1.简介先看一下什么是时间复杂度： 衡量代码的好坏，包括两个非常重要的指标：运行时间和占用空间。 代码的绝对执行时间是无法估计的，但可以预估代码
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2024-08-05 10:28:15
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1. 时间复杂度 时间复杂度是指程序运行从开始到结束所需要的时间。时间复杂度的计算一般比较麻烦，故在数据结构的研究中很少提及时间复杂度。为了便于比较同一个问题的不同算法，通常做法是，从算法中选取一种对于所研究的问题来说是基本操作的原操作，以该基本操作重复执行的次数做为算法的时间量度。基本操作应是其重复执行次数和算法时间成正比的原操作，多数情况下它是最深层循环内的语句中的操作。算法的执行次数还要
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2023-11-11 09:37:54
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转：https://blog..net/zxm490484080/article/details/72210501 算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。 其作用： 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量； 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。 时间复杂度 计算时间复杂度的方法：
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2018-04-07 12:28:00
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链表链表是由一系列节点（链表中的每一个元素都叫作一个节点）组成的数据结构，节点可以在运行过程中动态生成。每个节点都包括两部分内容：存储数据的数据域；存储下一个节点地址的指针域。由于链表是随机存储数据的，因此在链表中插入数据的时间复杂度为O(1)，比在线性表和顺序表中插入的效率要高。但在链表中查找一个节点时需要遍历链表中所有元素，因此时间复杂度为O(n)；而在线性表和顺序表中查找一个节点的时间复杂度
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2023-09-25 19:25:32
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