前言我们评估一个程序的好坏，通常是以程序执行的速度以及程序所占用的内存为依据。自本篇开始，我们进入了数据结构的学习，本篇介绍时间复杂度及空间复杂度的计算1. 时间复杂度1.1 计算方法时间复杂度，指的是基本语句的执行次数。 例1public void fun(int n){
int t = 1;
for(int i = 0; i < n; i++){
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2023-08-23 16:07:08
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算法的时间复杂度度量一个程序(算法)执行时间的两种方法：事后统计的方法：这种方法可行, 但是有两个问题：
一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素, 这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能比较那个算法速度更快。事前估算的方法：通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优.时间频度一个算法花费的时间与算法中语
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2023-08-08 22:45:05
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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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Redis 是将数据存储在内存中的，如果出现断电或系统故障的时候数据就会存在丢失的现象，Redis通过将数据持久化到硬盘中来避免这个问题的出现，我们今天就来学习下 Redis 持久化。Redis 持久化触发条件手动触发
savebgsave自动触发
配置策略系统命令
flushdbexitsave 和 bgsave 的区别Redis 是单线程操作的，当执行 save 命令时
文章目录 一、集合框架是什么？二、复杂度1.时间复杂度2.空间复杂度三、泛型 一、集合框架是什么？
Java 集合框架 Java Collection Framework ，又被称为容器 container ，是定义在 java.util 包下的一组接口 interfaces 和其实现类 classes 。
类和接口如下：
1. Col
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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文章目录前言时间复杂度概念时间复杂度表示形式时间复杂度规则常见的时间复杂度排序空间复杂度递归排序时间复杂度估算公式对数器概念测试步骤排序算法冒泡排序思路代码实现复杂度分析选择排序思路代码实现复杂度分析插入排序思路代码实现复杂度分析归并排序思路代码实现复杂度分析快速排序思路代码实现复杂度分析堆排序相关概念【更多相关概念参考[通俗易懂，什么是二叉堆？]()】最大堆最小堆思路代码实现复杂度分析算法案例
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2023-07-19 16:51:01
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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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irst() 删除队列头部，复杂度 O(1)addLast() 添加队列尾部，复杂度 O(1)removeLast() 删除队列
原创
2023-02-02 06:33:48
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算法的复杂度分析主要包含两个方面：时间复杂度分析空间复杂度分析为什么要进行复杂度分
原创
2023-04-23 12:40:30
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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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时间复杂度：输入数据大小为N时，算法运行所需要的时间 空间复杂度：算法运行所需要的内存（暂存空间+输出空间） ...
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2021-09-08 10:34:00
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时间复杂度、空间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。一、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，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算
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2022-11-16 17:40:48
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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
我们在日常生活中如何判断一个算法的好坏呢？那就得先来研究研究算法效率了。一：算法效率算法效率分析分为两种：第一种是时间效率（时间复杂度），第二种是空间效率（空间复杂度）。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机行业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很高
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2023-08-31 07:20:27
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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,算法中的基本操作的执行次数,为算法的时间复杂度.2.时间复杂度存在情况时间复杂度存在最好,平均和最坏情况.最坏情况: 任意输入规模的最大运行次数(上界)平均情况: 任意输入规模的期望运行次数最好情况: 任意输入规模的最小运行次数(下界)例如: 在一个长度为N数组中搜索一个数x 最好情况: 1次找到 最坏情况: N次找到 平均情况:
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2023-07-15 13:48:57
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时间复杂度是指 算法执行语句执行的次数。常见的时间复杂度有以下几种：描述时间复杂度常数阶O(1)对数阶O(logn)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogn)平方阶O(n²)立方阶O(n³)n次方阶O(mⁿ)指数阶O(2ⁿ)阶乘阶O(n!)(1) O(1)O(1)是常量级时间复杂度的一种表示方法，并非只执行一行代码。代码执行时间不是随着n的增大而增大，这样的代码的时间复杂度都是O(1)。注意：通常只
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2023-06-29 14:21:12
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Java中代码的时间复杂度
四个场景，分别对应了程序中最常见的四种执行方式：
场景1
T（n） = 3n，执行次数是线性的
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2023-07-20 10:19:00
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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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目录引入：模型：Map的使用：常见方法：Set的使用：常见方法：搜索树概念： 操作：查找： 插入： 删除：哈希表概念：冲突哈希函数设计负载因子的调节解决哈希冲突闭散列开散列引入： Map
和
set
是一种专门用来进行搜索的容器或者数据结构，其搜索的效率与其具体的实例化子类有关
。 以前常见的搜索方式有： 1.
直接遍历，时间复杂度为
