大O复杂度表示法大O复杂度表示法，表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，也叫作渐进时间复杂度，简称时间复杂度。 时间复杂度分析1. 只关注循环执行次数最多的一段代码T(n)=O(2+n+1)=O(n) 2. 加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度如果T1(n)=O(f(n))，T2(n)=O(g(n))；那么T(n)=T1(n)+T2(n)=max(O(f(n))
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2024-01-25 21:50:10
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圈复杂度圈复杂度(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
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2023-12-20 19:57:18
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python实现线性表双链表单链表结点中只有一个指向其后继的指针，这使得单链表只能从头结点依次顺序的向后遍历，访问后继结点时间复杂度为O(1),访问前驱结点的时间复杂度为O(n). 双链表仅仅是在单链表的结点中增加一个指向其前驱的prior指针，因此，在双链表中执行按值查找和按位查找的操作和单链表相同。但双链表在插入和删除操作的实现上，和单链表有着较大的不同。这是因为“链”变化时也需要对prior
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2023-12-27 10:16:11
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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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# Java复杂度计算工具的实现
## 1. 简介
在软件开发过程中，了解代码的复杂度是非常重要的，可以帮助我们评估代码的质量、可维护性以及性能。Java复杂度计算工具可以帮助开发人员快速准确地计算代码的复杂度指标，并提供相应的分析报告。本文将介绍如何实现一个Java复杂度计算工具。
## 2. 实现步骤
下面是实现Java复杂度计算工具的主要步骤，我们将通过一个表格展示每一步需要做的事情。
原创
2024-01-19 06:28:56
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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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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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1. 时间复杂度：使用大O表示法来表示程序的时间复杂度常见的7种时间复杂度（复杂度由低到高排序）O(1):常数时间复杂度O(log(n): 对数时间复杂度O(n): 线性时间复杂度O(n^2):平方时间复杂度O(n^3):立方时间复杂度O(k^n):指数时间复杂度，k表示常数O(n!):阶乘时间复杂度ps：这里我们并不考虑前边的系数；O(1) 并不表示复杂度为1，也可以 是2、3等常数；O(n)表
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2024-05-06 12:51:27
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复杂度是衡量代码运行效率的重要的度量因素。主要包括：时间复杂度，空间复杂度。一、时间复杂度1.1、大Q复杂度表示法：Tn = Q(f(n))
Tn：代码执行的时间
n：数据规模的大小
f(n)：每行代码执行的次数总和
Q：代码的执行时间 Tn 与 f(n) 表达式成正比这就是大O时间复杂度表示法。大O时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以
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2023-09-16 12:29:57
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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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文章目录一、算法效率二、时间复杂度1. 概念2. 大 O 的渐进表示法3. 练习三、空间复杂度1. 概念2. 练习四、总结 一、算法效率算法效率分析分为两种：时间效率和空间效率时间效率时间效率被称为时间复杂度，主要时衡量一个算法的运行速度空间效率空间效率被称为空间复杂度，主要衡量一个算法所需要的额外空间二、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，故将算法中的基本操作的
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2023-07-17 21:47:45
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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。
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2023-08-08 09:19:54
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# Java代码复杂度检查工具实现步骤
## 1. 概述
在日常的软件开发中，我们经常需要评估代码的复杂度，以确保代码的可维护性和性能。Java代码复杂度检查工具可以帮助我们自动分析和评估代码的复杂度，帮助我们发现潜在的问题并做出相应的调整。本文将介绍如何实现一个简单的Java代码复杂度检查工具，并逐步指导你完成整个过程。
## 2. 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-08-26 10:30:42
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约瑟夫环（约瑟夫问题）是一个数学的应用问题：类似小孩玩丢手绢。已知 n 个人（以编号1，2，3...n分别表示）围坐在一张圆桌周围。从编号为 k 的人开始报数，数到 m 的那个人出圈；他的下一个人又从 1 开始报数，数到 m 的那个人又出圈；依此规律重复下去，直到剩余最后一个胜利者。例如：有5个人围成一圈进行此游戏，每个人编号为 1-5。若规定数到 2 的人出圈。则游戏过程如下：（1）开始报数，从
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2024-09-10 07:09:21
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复杂度分析1.大0表示法2.时间复杂度分析3.几种常见时间复杂度4.空间复杂度分析5.复杂度分析拓展 复杂度也叫渐进复杂度，包括时间复杂度和空间复杂度，用来分析算法执行效率与数据规模之间的增长关系，可以粗略地表示，越高阶复杂度的算法，执行效率越低。 1.大0表示法所有代码的执行时间 T(n) 与每行代码的执行次数 f(n) 成正比。我们可以把这个规律总结成一个公式。具体解释一下这个公式。其中，
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2024-10-25 08:40:28
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先说下个人”暴论“，肯定是简单好。为什么这么说，我们先从事物的本质来看。任何学术研究，科普文章，都是试图将一件复杂或困难的事情简单化。复杂的知识点通俗易懂得讲给学生听，你就是一位好老师了。同样复杂的系统功能，用浅显易懂的代码实现，你就是一位好的程序员。这会儿肯定有同学会问了，“我司有个老员工，整个项目只有他一个人能看懂，能修改，别人根本没办法下手”。 这种已经发生的，不在咱们的讨论范围内。不过我们
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2024-02-05 13:17:52
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1.圈复杂度的定义 圈复杂度是由Thomas J. McCabe， Sr. 在1976年提出的概念，用于判断代码复杂度。圈复杂度（Cyclomatic complexity）又称为条件复杂度或循环复杂度，用于衡量要给模块判定结构的复杂程度；数量上表现为独立的现行的路径条数，也可理解为覆盖所有的可能情况的最少使用的测试用例数。2.圈复
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2023-12-02 13:27:50
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使用list的好处是，对于固定长度的情形，list各种操作都是被极致优化的，比如当我们想要直接通过下标获取元素时，其复杂度为O(1)，是高效的获取方式。但是，当我们需要频繁对list进行一些pop(0)或者insert之类的会同时改变list的长度和元素索引的操作时，会导致list在内存中复制，即空间复杂度为O(n)的操作；此外，如果频繁的ap
1、时间复杂度1.1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。事前估计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。因事后统计方法更多的依赖于计算机的硬件、软
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2024-02-21 22:39:56
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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
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2024-06-17 05:10:04
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