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
转载
2024-06-17 05:10:04
62阅读
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
转载
2023-07-24 15:51:40
135阅读
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
转载
2024-05-16 12:34:03
235阅读
1，基本概念邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN 算法本身简单有效，它是一种 lazy-learning 算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0，KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，
转载
2024-04-30 21:48:01
103阅读
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
转载
2023-11-13 12:51:40
188阅读
博客简介本博客是算法分析与设计H的复杂度分析方法总结，持续完善中…1.复杂度分析的内容算法复杂性 = 算法所需要的计算机资源，包括：算法的时间复杂性T(n)算法的空间复杂性S(n)。其中n是问题的规模（输入大小）（1）时间复杂度分析最坏情况下的时间复杂性 Tmax(n) = max{ T(I) | size(I)=n }最好情况下的时间复杂性Tmin(n) = min{ T(I) | size(I
转载
2024-06-23 13:27:26
572阅读
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
转载
2024-05-28 12:55:02
70阅读
一、现象1. 代码设计不规范。当项目规模达到一定的程度，比如达到十万行的代码量。那么项目肯定存在有些类特别大，方法特别多、特别长。以上因素会导致什么后果呢？一个类没有做到单一指责，后期对这个类改动会导致其他功能出现Bug。代码阅读性较差，维护困难。2. 没有一个准确的标准去衡量代码结构复杂的程度。各个公司都会有自己的规范，但是开发中很少人能够去完全遵循规范。而且没有一个明确的标准去衡量
转载
2024-08-08 10:58:59
119阅读
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
转载
2019-02-12 18:01:00
454阅读
点赞
1评论
首先来看最基本的这个问题：如何判断一个单链表是否存在循环，链表数目未知。算法不能破坏链表。 有三种解决思路：第一种方法，将所有的遍历过的节点用某个结构存储起来，然后每遍历一个节点，都在这个结构中查找是否遍历过，如果找到有重复，则说明该链表存在循环；如果直到遍历结束，则说明链表不存在循环。 python里可以使用dict或者set来实现，查找的时间复杂度为O(1)，遍历为O(n)，存储空间需要额外的
转载
2023-12-14 13:44:17
108阅读
背景介绍Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 正则化技术之含义是: 引入额外的条件, 对function space进行适当的约束.本文借助pytorch前向计算与反向传播特性, 以正则化技术之weight decay($l^2$范数)为例, 简要演示正则化对Neural Network模型
转载
2024-05-18 16:44:37
57阅读
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)
转载
2023-01-25 17:48:47
472阅读
(O(1)) 表示算法只需要常量级别的额外空间，不会随着输入数据的大小 (n) 增加而增加。也就是说，无论处理的数据有多大，算法所需的额外内
原创
2024-06-18 17:40:28
66阅读
前言众所周知，之所以引入数据结构和算法，是为了让我们的程序更加地健壮，更“快”、更“省”。那么，怎么去考量一个算法的执行效率呢，那就是今天的主角：复杂度分析。什么是复杂度分析复杂度也叫渐进复杂度，是指算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，包括时间资源和空间资源（内存资源），所谓的分析就是用来分析算法执行效率和数据规模之间的增长关系，可以这么说越高阶复杂度的算法，执行效率越低。为什么需要复杂
转载
2024-08-08 13:55:56
300阅读
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
转载
2023-11-07 05:14:50
91阅读
关于圈/环复杂度圈/环复杂度（Cyclomatic complexity）是一种代码复杂度的衡量标准。其由托马斯·J·麦凯布（Thomas J. McCabe, Sr.）于1976年提出，用来表示程序的复杂度。它可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，也可以理解为覆盖所有可能情况所需的最少测试用例数。圈/环复杂度大说明程序代码的判断逻辑复杂，可维护性不好。程序的可能错误和高的圈复杂度有着很大关系。
转载
2023-08-08 09:19:54
510阅读
# Python计算复杂度的科普
在计算机科学中，计算复杂度用于描述算法在运行时所需的资源（时间和空间）的规模。理解计算复杂度，可以帮助我们评估算法的效率，并在设计和实现解决方案时做出明智的选择。本文将介绍Python中的计算复杂度，包括大O表示法、如何计算复杂度，以及一些示例代码，帮助读者更好地理解这一概念。
## 一、计算复杂度的基本概念
计算复杂度通常分为时间复杂度和空间复杂度。时间复
P、NP、NPC（完全）、NPH（难）问题P类问题存在多项式时间复杂度解法的一类问题像指数时间复杂度，阶乘这些就不属于多项式时间复杂度NP问题（Non-deterministic Polynomial）给定该问题的答案，可以在多项式时间内判定这个答案是否正确，这个问题就是NP类问题，也就是目前还不知道这个问题是不是存在多项式时间复杂度的解法，但是可以在多项式时间内判定某个答案是否正确。P类问题是
数据结构之时间复杂度
原创
精选
2021-11-28 12:20:18
629阅读
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...
转载
2015-03-22 16:02:00
452阅读
2评论
