复杂度分析是整个算法学习的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。01 | 为什么需要复杂度分析？相比于事后统计法，其有很多的局限性测试结果非常依赖测试环境测试结果受数据规模影响较大02 | 大 O 复杂度表示法其中，T(n) 表示代码执行的时间；n 表示数据规模的大小；f(n) 表示每行代码执行的次数总和。因为这是一个公式，所以用 f(n) 来表示。公式中的 O，表示代码的执
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2023-11-29 15:32:48
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一、大O复杂度表示法1、从CPU的角度来看，每段代码都执行着类似的操作，读数据—运算—写数据。尽管每行代码对应的CPU执行的个数，执行的时间都不一样，我们只是粗略估计所以可以假设每行代码的执行时间都一样为unit_time。2、代码的时间复杂度总结成公式为：T(n) = O(f(n)) T(n)：表示代码的执行的时间 n：表示数据规模的大小 
数据结构—复杂度分析什么是复杂度分析数据结构和算法要解决的是代码执行的效率问题，如何对你写的代码进行一个理论上的效率分析呢？从代码执行的时间和数据所占用的存储空间上进行代码分析，就是复杂度分析。为什么进行复杂度分析因为代码的执行效率非常依赖代码的运行环境、代码处理的数据量。这时，在代码脱离运行环境和数据规模的情况下，对代码进行复杂度分析就显得很重要。这样我们可以通过复杂度分析，提前对自己的代码的执
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2023-12-12 23:00:06
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前言首次写博客, 作为记录自己OO作业的一个载体, 这次是前三次作业的回顾, 具体的一些技术细节会之后发表其他文章进行记录.这篇文章共有三部分, 依次为: 程序结构分析, bug分析与互测策略 以及 体会与总结.程序结构分析:开始之前, 简要陈述一些代码度量指标.应用IDEA插件MetricsReloaded计算整个项目代码复杂度, 与此次作业相关的参数共有五个, 如下所示圈复杂度(cycloma
参考视频教程: 玩转算法面试Leetcode真题分门别类讲解 (http://www.notescloud.top/goods/detail/1386)当我们设计了一个算法以后，往往会从时间和空间这两个维度来评判这个算法的优劣。执行时间越短，占用内存空间越小的算法，我们认为是更优的算法。这篇文章的主题：复杂度分析就是用来分析算法时间和空间复杂
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2021-10-19 22:12:36
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当我们设计了一个算法以后，往往会从时间和空间这两个维度来评判这个算法的优劣。执行时间越短，占用内存空间越小的算法，我们认为是更优的算法。这篇文章的主题：复杂度分析就是用来分析算法时间和空间复杂度的。为什么需要复杂度分析你可能会有些疑惑，我把代码跑一遍，通过统计、监控，就能得到算法执行的时间和占用的内存大小。为什么还要做时间、空间复杂度分析呢？这种分析方法能比我实实在在跑一遍得到的数据更准确吗？首先
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2020-11-23 20:29:00
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为什么要有复杂度分析？为了肉眼、实时、快速地来分析出代码的复杂度，我们需要一个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。大O复杂度表示法时间复杂度+空间复杂度时间复杂度表示算法的执行时间与数据规模之间的增长关系。每行代码对应的 CPU 执行的个数、执行的时间都不一样，但是，我们这里只是粗略估计，所以可以假设每行代码执行的时间都一样，为 unit_time。以上代码则为(2n+
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2024-06-18 18:48:04
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1 时间复杂度1.1 常见算法的时间复杂度1.2 算法时间复杂度的排序2 空间复杂度 复杂度是评价一个程序（算法）好坏的标准。我们可以从两个维度来评价程序的好坏，其一是程序的运行速度（时间复杂度）；其二是程序所占用的内存空间（空间复杂度）。1 时间复杂度 时间复杂度是指完成一个算法所需的时间
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2023-07-26 21:16:31
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同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。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。1、时间复杂度1.1 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)
1.2 时间复杂度一般情况下，算法中基本操作重
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2023-08-24 20:19:59
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常用排序算法的时间复杂度和空间复杂度，如下图：1.算法效率算法效率分析分为两种： 第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作空间复杂度。 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的程度。所
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2023-09-10 15:56:19
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1、认知复杂度(Cognitve Complexity) 认知复杂度是衡量一个方法的控制流程有多困难去理解，具有高认知复杂度的方法将难以维护。sonar要求复杂度要在15以下。 认知复杂度的计算： （1）&&、|| 条件判断符号 +1 （2）if、else if、else、swit
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2024-02-04 01:29:27
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圈复杂度(Cyclomatic Complexity)是一种代码复杂度的衡量标准。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杂，可能质量低且难于测试和维护。程序的可能错误和高的圈复杂度有着很大关系。下面这个实例中，单元测试的覆盖率可以达到100%，但是很容易发现这其中已经漏掉了一个NP
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2024-01-30 22:35:57
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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
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2024-08-08 10:58:59
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参考：代码的圈复杂度 - 知乎
1、圈复杂度的概念圈复杂度（Cyclomatic complexity，CC）也称为条件复杂度，是一种衡量代码复杂度的标准，其符号为V(G)。
麦凯布最早提出一种称为“基础路径测试”（Basis Path Testing）的软件测试方式，测试程序中的每一线性独立路径，所需的测试用例个数即为程序的圈复杂度。
圈复杂度可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，其数量
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2023-12-15 20:04:29
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1. 程序复杂度 一个软件的复杂度主要由构成软件模块程序的复杂度体现，程序的复杂度主要指的是模块程序之间的复杂性。常用衡量程序复杂性的的方法有：【1】代码行度量法【2】T.McCabe度量法，即圈复杂度【3】Halstead 软件科学法，即Halstead 复杂度1.1 衡量程序复杂度意义 程序复杂度的意义不言而喻，对于程序员或者项目本身都具有很大意义。事实证明，软件出现bug的概率和程序的数
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2023-07-06 13:21:13
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复杂度分析笔记
原创
2019-07-14 04:33:08
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如何评估代码的复杂度代码具有两种复杂度衡量方向，一个是时间复杂度，一个是空间复杂度一，时间复杂度定义：如果一个问题的规模是n，解决这一问题的某一算法所需要的时间为T(n)，它是n的某一函数T(n)称为这一算法的“时间复杂性”。性质：1，渐近时间复杂性：当输入量n逐渐加大时，时间复杂性的极限情形。T(n)=O(f(n))T(n)表示为时间复杂度大O记法表示该函数具有上限f(n)表示问题本身的规模n造
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2024-01-09 20:31:44
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算法复杂度分析是什么什么是算法复杂度分析？通过时间和空间两个维度来评估算法和数据结构的性能。用时间复杂度 (时间渐进复杂度) 和空间复杂度 (空间渐进复杂度)两个概念来描述性能问题，统称复杂度。算法复杂度描述的是算法执行时间以及占用空间与数据规模的关联关系算法复杂度分析是理论上的分析为什么为什么要做算法复杂度分析有种性能分析叫做 ‘事后统计法’ 该方法是在程序结束之后根据记录的运行时间，内存占用情
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2024-05-06 11:04:23
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set 是 Python 非常重要的一种数据结构，不能包含相同的元素，几乎所有用过 Python 的人都知道， set 有进行列表去重的功能。但是鲜有人意识到了 set 在数学概念上的意义，那就是集合，能进行交集、并集这些操作。很多时候使用 set 把问题抽象成一个集合问题，能使问题既简单又高效。来看一下不同语言对于 set 的支持情况：Python、.Net、Ruby 都很好地支持了 set 数
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2023-09-11 20:48:49
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时间复杂度和空间复杂度可以帮助我们根据具体的平台选择合适的算法，要学会以空间换时间或以时间换空间的设计思想，如在单片机等一般是内存空间比较紧张，在追求最优算法时应该可以适当以时间来换空间进行设计，当然在大内存设备上可以选择以空间换时间的设计思想来设计最优算法，所以，时间和空间复杂度可在一定的限制条件下作为判断某个算法或代码块运行快慢的判断方式，主要从如下几个方面了解和学习时间和空间复杂度：数据结构
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2023-07-19 23:17:00
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