什么是圈复杂度？—————————————————————————————————————圈复杂度（Cyclomatic Complexity）是衡量计算机程序复杂程度的一种措施。它根据程序从开始到结束的线性独立路径的数量计算得来的。圈复杂度越高，代码就越难复杂难维护。坑就越大。。。从1开始，一直往下通过程序。一但遇到以下关键字，或者其它同类的词，就加1：if，while，repeat
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2023-09-21 15:23:12
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1、常见的算法的时间复杂度比较：常见的算法时间复杂度由小到大依次为： Ο(1)＜Ο(logn)＜Ο(n)＜Ο(nlogn)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2)＜Ο(n!)Ο(1)表示基本语句的执行次数是一个常数，一般来说，只要算法中不存在循环语句，其时间复杂度就是Ο(1)。Ο(logn)、Ο(n)、Ο(nlogn)、Ο(n2)和Ο(n3)称为多项式时间，而Ο(2)和Ο(n!)称为指数时间。计算
原创
2017-09-08 15:09:02
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目录分析算法时间复杂度的基本方法例题算法时间复杂度计算算法空间复杂度算法1算法2分析算法时间复杂度的基本方法1.找出语句频度最大的那条语句作为基本语句。2.计算基本语句的频度得到问题规模n的某个函数f(n)。3.取其数量级用符号“O”表示。例题分析以下程序段的时间复杂度i = 1; // ①while(i <=n) i = i*
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2022-03-30 10:39:24
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一 、匿名函数 有些时候，我们不需要显式的定义函数，可以使用匿名函数临时快速定义函数。 lambda x: x * x 关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数的参数，多个参数用','隔开，返回值就是表达式的结果。二 、递归函数 递归函数就是在函数内部调用函数本身。如： def fact(n):
if n==1:
return 1
return
如何证明一个问题是NP-Hard或NP-Complete?_Jie Qiao的专栏-CSDN博客_证明一个问题是np难问题
原创
2022-03-28 14:09:45
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算法时间复杂度评估的一般法则2020/8/18若有过错，请评论斧正。法则一：for循环法则一次for循环的运行时间，最多是该for循环内语句(包括测试)的运行时间乘以迭代的次数。Eg：#include<stdio.h>
int main(){
int i;
int b = 0;
int a = 1;
for(i=0;i<N;i++)
{
b = b
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2023-07-24 15:51:40
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1. 圈复杂度1.1 什么是圈复杂度？引用[1] 圈复杂度是 Thomas J. McCabe 在 1976年开创的软件指标，用来判断程序的复杂度。这个指标度量源代码中线性独立的路径或分支的数量。根据 McCabe 所说，一个方法的复杂度最好保持在10 以下。这是因为对人类记忆力的研究表明，人的短期记忆只能存储 7 件事（偏差为正负 2）。如果开发人员编写的代码有 50 个线性独立的路径，那么为了
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2023-08-09 19:57:26
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排序算法-算法时间复杂度和空间复杂度概念 详细讲解排序算法的介绍排序也称排序算法(Sort Algorithm)，排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程。排序的分类：1)内部排序： 指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器内存中进行排序。2)外部排序法：数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储文件进行排序。3)常见的排序算法分类（见下图）：算法的时间复杂度度量一个程序（算法）执行时
算法（Algorithm）概念：一个计算过程，解决问题的方法递归的两大特点：1、自己调用自己 2、有穷性（python默认只能递归999次）自己修改递归深度：sys.setrecursionlimit(100000) def func1(x):
if x>0:
print(x)
func1(x-1)
def func2(x):
if x&
引入概念算法的提出算法的概念算法的五大特征算法效率衡量执行时间与算法效率最坏时间复杂度最常见的时间复杂度python内置类型性能分析timeit模块列表，字典内直接操作的时间复杂度数据结构算法与数据结构的区别抽象数据类型 算法的提出引入 a+b+c=1000,且a2+b2=c**2，求出a,b,c所有组合程序1import time
start_time = time.time()
for a
1、算法算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。算法的五大特性： 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成 确定性：算法中的每一步都有确定的含义，不会出现二义性 可行性：算法的每一步都是可行的，也就是说每一步都能够执行有限的次数完成2、时间复杂度与“大O记法”**“大O记法”：
Python算法基础之时间复杂度与数据结构时间复杂度时间复杂度： 是程序中基本步骤的数量 时间复杂度的计算规则 基本操作，只有常数项，计算时间复杂度为O(1) 顺序结构，时间复杂度按加法计算 条件结构，时间复杂度取最大值 循环结构，时间复杂度按乘法计算 判断一个算法的效率时往往只需要关注操作数量的最高次项，其他次要项和常数项可以忽略 如果没有特殊说明，通常是指最坏时间复杂度 例题：如果 a+b+c
一、算法复杂度1.算法复杂度算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度：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。算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间（即寄存器)资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度。2.时间复杂度时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能
算法（Algorithm）概念：一个计算过程，解决问题的方法递归的两大特点：1、自己调用自己 2、有穷性（python默认只能递归999次）自己修改递归深度：sys.setrecursionlimit(100000)def func1(x):
if x>0:
print(x)
func1(x-1)
def func2(x):
if x>
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2023-06-21 22:11:37
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1. 大 O 表示法大 O 表示法指出了算法有多快，让你能够比较操作数，它指出了算法运行时间的增速，而并非以秒为单位的速度。大 O 表示法指出了最糟情况下的运行时间。大 O 表示法在讨论运行时间时，log 指的都是 log2。2. 复杂度概念复杂度是一个关于输入数据量 n 的函数。假设你的代码复杂度是 f(n)，那么就用个大写字母 O 和括号，把 f(n) 括起来就可以了，即 O(f(n))。例如
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
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
第十五章 算法“”"衡量算法的好坏 时间复杂度 空间复杂度查找 顺序查找 折半查找排序 冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 快速排序 归并排序算法 解决特定问题的方案一、衡量算法的好坏（1） 时间复杂度
算法运行的时候执行规模、频度。
最好执行次数、平均执行次数、最坏执行次数（为准）
常数时间复杂度：在任何时刻访问时间复杂度都是一致的。O(1)
x=1
最近下班一直在学习和总结Python，最近在整理数据结构和算法这方面的知识，虽然大学的时候也学过数据结构(c语言版本)，但是工作这几年一直在做前端所以，这方面的知识也忘了差不多，所以就想整理一下，方便以后自己复习。下面会说几段代码，是想说一下几个概念，1>大O表示法，它主要是用来表示算法效率的一个衡量方法，也叫时间复杂度的表示方法。2> 算法的特征。3>Python内置性能分析。
时间复杂度和空间复杂度1. 测试运行时间示例2. 时间复杂度2.1列表数据结构时间复杂度计算2.2 字典数据结构时间复杂度计算3. 空间复杂度4. 参考链接 算法分析是基于每种算法使用的计算资源量来比较算法。我们比较两个算法，说一个比另一个算法好的原因在于它在使 用资源方面更有效率，或者仅仅使用的资源更少。因此采用时间复杂度和空间复杂度来分析算法的性能。空间复杂度也就是分析算法解决问题所需的空间
