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
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&
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
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”：
转自：http://blog.csdn.net/firefly_2002/article/details/8008987 定义：如果一个问题的规模
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2017-04-21 10:35:00
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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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一、概念时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数)
比如：一般总运算次数表达式类似于这样：
a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+f
a ！ =0时，时间复杂度就是O(2^n);
a=0,b<>0 =>O(n^3);
a,b=0,c<>0 =>O(n^2)依此类推eg:(
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2017-05-25 14:22:10
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时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数)比如
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2022-12-12 16:27:23
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一、概念时间复杂度是总运算次数表达式中受n的变化影响最大的那一项(不含系数)比如：一般总运算次数表达式类似于这样：a*2^n+b*n^3+c*n^2+d*n*lg(n)+e*n+fa ！ =0时，时间复杂度就是O(2^n);a=0,b<>0 =>O(n^3);a,b=0,c<>0 =>O(n^2)依此类推eg:(1) for(i=1;i<=n
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2015-01-15 22:47:07
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求解算法的时间复杂度的具体步骤是： ⑴ 找出算法中的基本语句； 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句
原创
2021-07-29 17:24:48
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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
算法复杂度计算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。时间复杂度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，而渐近时间复杂度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，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n))简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是
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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目录前言：一、算法效率二、时间复杂度1.时间复杂度概念2.大O的渐进表示法计算空间复杂度 例题1：例题2：例题3：例题4：计算冒泡排序的时间复杂度例题5：二分查找的时间复杂度例题6：计算阶乘递归的时间复杂度例题7：计算斐波那契递归的时间复杂度三、空间复杂度 例题1：计算冒泡排序的空间复杂度 例题2：计算斐波那契的空间复杂度例题3：计算阶乘递归的空间复杂度总
数据结构之时间复杂度
原创
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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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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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//------------------>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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本文概述算法的复杂度是算法对于给定大小(n)的输入所需要的时间和/或空间量的度量。虽然算法的复杂度确实取决于特定因素, 例如：计算机的体系结构, 即抽象数据类型(ADT)编译器的硬件平台表示, 可以有效提高输入的基础算法大小的复杂度。尽管你会看到最重要的因素是底层算法的复杂性和输入的大小。在srcmini的博客” Python数据结构教程”中, 你可以在该博客中了解数据结构的基本概述以及Pytho
