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
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
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
# 深度学习模型计算复杂度计算方法
## 1. 流程概述
为了计算深度学习模型的计算复杂度，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载深度学习模型 |
| 3 | 统计模型参数 |
| 4 | 计算模型的计算复杂度 |
## 2. 操作步骤
### 2.1 导入所需的库
首先，在代码中导入所需的库，例如
# 深度学习模型时间复杂度科普
随着深度学习的广泛应用，理解其模型的时间复杂度变得日益重要。时间复杂度通常用于评估算法的效率，尤其是在处理庞大的数据集时。本文将深入探讨深度学习模型的时间复杂度，并通过代码示例和图形化显示帮助你更好地理解这个概念。
## 什么是时间复杂度？
时间复杂度是衡量算法执行所需时间的函数，通常用大O符号表示。它描述了输入规模（通常用n表示）增长时算法运行时间增长的趋势
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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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
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，
基本概念圈复杂度（Cyclomatic complexity，简写CC）也称为条件复杂度，是一种代码复杂度的衡量标准。由托马斯·J·麦凯布（Thomas J. McCabe, Sr.）于1976年提出，用来表示程序的复杂度，其符号为VG或是M。它可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，数量上表现为独立现行路径条数，也可理解为覆盖所有的可能情况最少使用的测试用例数。圈复杂度大说明程序代码的判断逻辑复
什么是算法复杂度分析： 任何可以正常运行的程序都可以成为算法，那所谓的算法复杂度分析是什么呢？简而言之，所谓的算法复杂度分析就是用来表示算法的运行的性能。 在现实的工作中，同样的任务，我们可以通过不同的算法来完成，对于不同的算法来说，他们的时间的性能是有差异的，那就需要对各个算法的性能进行评估，我们可以通过使用一个或一组测试用例吧算法运行一下，然
# 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(
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
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
说明最近看了反脆弱，有了一些想法，速记一下。内容世界（包括人）的本质是复杂系统复杂系统的意思是，该系统由多个互相关联的节点构成，其节点本身和关系呈现出非线性变化的特点。从整体上看，复杂系统是一个自洽的体系，我们很难用简单的语言对其进行描述。rule001:应对复杂系统，应该采用试错而非断言的研究/应用方法由于复杂系统的不可测性，所以我们在最顶层的思维，一定是抱着试错的心态，探索前行。-- “这可能
牢记：Tn是当前变量的执行次数 我们要做的就是讲Tn从各种嵌套中拎出来，用n表示。 每层循环的变量ijk表示都不一样，但是实际上都是指n在执行过程中的变化 一、常数阶二、线性阶三、对数阶四、平方阶五、多个复杂度组合：顺序结构六、多个复杂度组合：选择结构七、多个复杂结构：嵌套结构八、递归 ) 一、常数阶// 常数阶
int result = 100; //运行程序只执行一次
result
算法时间空间复杂度计算—空间复杂度空间复杂度定义影响空间复杂度的因素算法在运行过程中临时占用的存储空间讲解计算方法例子1、空间算法的常数阶2、空间算法的线性阶（递归算法）3、二分查找分析方法一（迭代法）方法二（递归法）4、斐波那契数列方法一（迭代法）方法二（递归法） 空间复杂度定义空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。 一个算法在计算机
