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
（一）概念： 时间频度：一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度；记为T(n)。 时间复杂度：若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。*记作T(n)=O(f(n)),称O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。* 例子：T(n) = n^2 - n + 4,则当n趋于无穷大时，f(
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
从时间空间复杂度，使用场合进行分析广度优先搜索和深度优先搜索。
前置条件 一棵树，满足以下条件：每个树的节点至多可以有w个扇出，即分支节点可以有n个子节点。树都高度为h，即，树共有h+1层。时间复杂度 深度优先搜索与广度优先搜索的最坏情况都是最后一个叶节点代表目
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2023-06-01 15:23:52
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目录算法时间复杂度1.算法时间复杂度定义2.推导大O阶方法3.常数阶4.线性阶5.对数阶6.平方阶7.常见的时间复杂度 算法时间复杂度为了便于以后的学习与查询，所以有了这篇博客。博客内容参考《大话数据结构》——程杰。如有侵权，请联系删除。1.算法时间复杂度定义在进行算法分析时，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)随n的变化情况而确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，
算法的时间复杂度是衡量一个算法效率的基本方法。在阅读其他算法教程书的时候，对于算法的时间复杂度的讲解不免有些生涩，难以理解。进而无法在实际应用中很好的对算法进行衡量。 《大话数据结构》一书在一开始也针对算法的时间复杂度进行了说明。这里的讲解就非常明确，言简意赅，很容易理解。下面通过《大话数据结构》阅读笔记的方式，通过原因
# 深度学习时间复杂度
## 引言
深度学习（Deep Learning）是一种机器学习技术，它模拟人脑神经网络的结构和功能，通过训练大量数据来进行模式识别和预测。深度学习在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了很多重要的突破。在深度学习中，时间复杂度是一个重要的指标，它衡量了算法的计算效率。
## 时间复杂度
时间复杂度描述了算法执行所需的时间随问题规模增长的趋势。在深度学习中，
原创
2023-07-27 04:57:27
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一、概述PASS：我感觉很多东西都是基于不同数据结构实现的，所以我觉得我应该优先把这个看完，再去考虑学习别的进阶，我相信能够事半功倍。 复杂度分析我觉得是学习数据结构算法的基础，相当于程序的调试模式，要先会复杂度，才能考虑下一步的计划，我想多练习一些复杂度的分析，能够更快更好的掌握复杂度分析。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
# 了解深度学习中的时间复杂度
深度学习作为人工智能的重要分支，其应用已经渗透到各个领域，例如图像识别、自然语言处理和自动驾驶等。而在深度学习模型的设计和优化过程中，时间复杂度是一个必不可少的重要指标。通过合理评估时间复杂度，我们能够更有效地优化模型，并提升其训练和推理的效率。本文将探讨深度学习中的时间复杂度，并通过代码示例和图示来增强理解。
## 一、时间复杂度概述
时间复杂度描述的是算法
本文将从什么时候时间复杂度分析，为什么及如何分析做记录。什么是时间复杂度分析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。
3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。
4.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。时间复杂度就是通过假定CPU上单条指令执行
算法的复杂度分为 时间复杂度 和 空间复杂度，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时间复杂度作用：执行算法所需要的工作量空间复杂度作用：执行这个算法所需要的内存空间最坏时间复杂度和平均时间复杂度 最坏情况下的时间复杂
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
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2023-11-07 05:14:50
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[PyTorch笔记]深度学习计算1 层和块1.1自定义神经网络块1.2顺序块1.3在前向传播中执行代码2.参数管理2.1 访问参数、用于调试、诊断和可视化2.2 参数初始化2.2.1内置初始化：2.2.2 自定义初始化2.3 在不同模型组件间共享参数3.延后初始化4.自定义层4.1 不带参数的层4.2 带参数的层5读写文件5.1加载和保存张量5.2加载和保存模型参数6.GPU6.1计算设备6.
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2023-11-06 19:09:03
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算法复杂度前言：算法复杂度包括时间复杂度和空间复杂度，它是用来衡量一个程序效率的，本文主要讲解简易计算程序复杂度的方法。1.时间复杂度时间复杂度，大家可能看到时间就会以为，时间复杂度的计算是计算程序运行时间。其实不然，一个程序的运行时间取决于很多因素，包括计算机的优劣等，同一个程序在不同的计算机上所用时间是不同的，那么想要计算时间复杂度肯定不能通过运行所需时间来判断了。**时间复杂度：**一般将算
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2023-10-16 13:14:31
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1关键：辨析好运算量与参数量等概念，根据不同的操作，逐步分解计算。2概念辨析区分2.1 模型复杂度是什么？模型复杂度通常是指Forward Pass计算量和参数个数。Forward Pass计算量：描述模型所需要的计算能力 参数个数：描述模型所需要的计算机内存2.2 FLOPS与FLOPs辨析FLOPS：全大写，是floating point operations per second的缩写，意指
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2023-10-10 23:05:09
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深度优先搜索算法深度优先搜索算法是一种用于图形和树的遍历算法。它通过沿着树的深度（而不是广度）努力地搜索最佳解来实现，即找到最优解，或者覆盖树中的所有节点。算法的主要特征是它以一种比较深的方式去搜索问题的解空间，而不是从上到下进行搜索。 算法流程树的每个节点都被记录下来，作为搜索的初始节点，从第一个节点开始，搜索它的子节点直到子节点没有子节点，然后回到父节点，搜索它的兄弟节点，如此反复遍历搜索整棵
目录时间复杂度介绍前言一、深搜1.1 深搜思想1.2 基础题目1.2.1 排列数字1.2.2 n-皇后问题1.3 DFS中的连通性(能走到，不能保证最短)DFS、BFS均可以求解1.3.1 迷宫1.3.2 红与黑1.4 DFS中的搜索顺序1.4.1 马走日1.4.2 单词接龙1.4.3 分成互质组(待补充)1.5 DFS剪枝1.5.1 小猫爬山1.5.2 数独二、宽搜2.0 宽搜模板2.1 宽搜
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2023-09-05 12:19:08
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目录算法的复杂度一、算法时间复杂度二、算法的空间复杂度 算法的复杂度算法的复杂度分为：空间复杂度和时间复杂度。 我们研究算法的复杂度，侧重的是研究算法随着输入规模扩大增长量的一个抽象，而不是精确地定位需要执行多少次。因为如果那样的话，我们还要考虑编译器的优化问题等等一些其他的问题。 我们在计算算法的复杂度时不用关心编写程序所用的语言时什么，也不用关心这些程序将跑在什么样的计算机上，我们只关心它所
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用： 时间复杂度是度量算法执行的时间长短；而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小。时间复杂度时间复杂度描述一个算法对数据规模和执行时间之间的关系。举个简单的例子，要从0加到n，我们会这么写：int sum = 0;
for(int i = 0; i<=n; ++i)
{
sum += i;
}一共算了n次加法，那么就说这个时间复杂度
算法复杂度
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。其作用： 时间复杂度是度量算法执行的时间长短；而空间复杂度是度量算法所需存储空间的大小。
时间复杂度
1.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。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法
