文章目录复杂度时间复杂度规则常见的时间复杂度最好、最坏、平均时间复杂度空间复杂度规则常见的空间复杂度 复杂度 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。 复杂度分析可以在初期帮助程序员预估该程序的性能耗费。 时间复杂度用于表示算法的时间耗费与数据规模增长之间的关系 空间复杂度用于表示算法的存储空间与数据规模增长之间的关系时间复杂度规则总复杂度
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2024-07-14 06:47:57
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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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# Java代码复杂度怎么算的
在软件开发过程中，代码复杂度是评估代码质量和可维护性的重要指标之一。Java代码的复杂度可以通过多种度量方法来评估，比如圈复杂度、类的复杂度、方法的复杂度等。本文将介绍如何计算Java代码的复杂度，并提出一个项目方案，以帮助开发团队提高代码质量和可维护性。
## Java代码复杂度的计算方法
### 圈复杂度
圈复杂度是一种用来度量代码复杂度的指标，它表示一
原创
2024-06-16 04:04:04
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最近练习算法题，又看了极客时间中的《数据结构与算法之美》写的真不错，于是总结一下关于复杂度的知识，代码和图片都是课程里面的。虽然是按课程写的，但是自己写一遍最好，否则看过就忘了。数据结构与算法本身解决的是快和省的问题。如何让代码运行的更快，如何更省空间有个重要的标准：复杂度分析一、大 O 复杂度表示法算法的执行效率，粗略的讲就是算法代码执行的时间，在我们不做精确监控统计，靠观察怎么分析代码执行的时
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2024-01-17 09:35:13
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时间复杂度是指 算法执行语句执行的次数。常见的时间复杂度有以下几种：描述时间复杂度常数阶O(1)对数阶O(logn)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogn)平方阶O(n²)立方阶O(n³)n次方阶O(mⁿ)指数阶O(2ⁿ)阶乘阶O(n!)(1) O(1)O(1)是常量级时间复杂度的一种表示方法，并非只执行一行代码。代码执行时间不是随着n的增大而增大，这样的代码的时间复杂度都是O(1)。注意：通常只
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2023-06-29 14:21:12
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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。 时间复杂度1.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。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句 的执行次数成正比例，哪个算
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2024-01-15 20:18:09
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ArrayList部分一共五篇文章了，并且引入了时间复杂度来分析，强烈建议大家一定要按顺序阅读，相关文章分别是：最近看了一下评论区里，大家都急着想要了解HashMap，先不要着急，要完整的了解HashMap的内部实现，我们还需要一些基础知识，有了这些基础知识，我们才能更好的理解HashMap，其实我们已经在不知不觉进入了数据结构的大门，为了以后让大家能更好的理解后续文章，本文我们先引入时间复杂度这
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2023-12-25 22:54:02
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前言：对于时间复杂度和空间复杂度，我们首先要了解算法效率，这两个复杂度是用来衡量算法效率的。 让我们进入学习吧。 时间复杂度和空间复杂度：一.算法效率二.时间复杂度1.概念2.大O的渐进表示法3.常见时间复杂度计算举例题目1题目2题目3题目4题目5题目6题目7三.空间复杂度 一.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
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2023-07-19 21:00:48
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1. 算法的时间复杂度 度量一个程序的（算法）执行时间的两种方法 1. 事后统计的方法：实际跑程序，看用了多长时间。 2. 事前估算的方法：通过分析某种算法的时间复杂度来判断。2. 时间频度 时间频度：一个算法花费的时间与算法中语句执行的次数成正比。一个算法中语句执行的次数称为语句频度或者时间频度。
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2023-09-01 09:25:47
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时间复杂度是指算法执行语句执行的次数。常见的时间复杂度有以下几种：描述时间复杂度常数阶O(1)对数阶O(logn)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogn)平方阶O(n²)立方阶O(n³)n次方阶O(mⁿ)指数阶O(2ⁿ)阶乘阶O(n!) (1) O(1)O(1)是常量级时间复杂度的一种表示方法，并非只执行一行代码。代码执行时间不是随着n的增大而增大，这样的代码的时间复杂度都是O(1)。注
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2023-08-19 11:51:13
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时间复杂度是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。计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定性描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大O符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。定义在计算
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2024-04-25 11:08:15
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# Java逻辑复杂度与实际问题解决
在软件开发的过程中，逻辑复杂度常常是决定程序性能和可维护性的一个重要因素。本篇文章将围绕Java语言的逻辑复杂度展开，旨在通过解决一个现实中的实际问题，进一步帮助开发者理解和优化代码逻辑复杂度。我们将通过示例、类图和流程图来更清晰地展示这一过程。
## 一、逻辑复杂度的概念
逻辑复杂度是衡量程序代码中条件分支、循环、递归等控制结构组合复杂程度的指标。一般
链表（单链表）是一种通过指针将一组零散的内存块串联起来的数据结构，每个链表的结点除了存储的数据之外，还需要记录链上的下一个节点的地址链表的插入和删除（给定节点指针）时间复杂度O(1)，但遍历删除的时间复杂度是O(n)双向链表：每个结点不止有一个后继指针指向后面的结点，还有一个前驱指针指向前面的结点。在删除指定指针指向的节点时，时间复杂度仅为O(1)若链表是有序链表，那么查找时可以向前向后遍历，平均
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2023-10-27 12:02:51
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时间复杂度1、时间频度时间复杂度通常是衡量算法的优劣的，衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的，由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间。算法的执行时间和语句的执行次数成正比，因此通过计算执行测试来推断执行时间。算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度，记为T(n)，n是问题的规模，T是Time，即时间频度。2、时间复杂度n不断变化时，T(n)也在不断变化，为了考察两者变化时呈现什么规律，可以
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2023-10-30 13:11:49
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算法的时间复杂度度量一个程序(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。事前估算的方法：通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优.时间频度一个算法花费的时间与算法中语
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2023-08-08 22:45:05
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人到中年，容易变得油腻，思想懒惰，身体就容易发胖。为了摆脱中年油腻，不如和我一起学习算法来烧烧脑子，燃烧你的卡路里。烧脑题目：如何在 O(n) 的时间复杂度内按年龄给 100 万用户信息排序？带着这个问题来学习下三个线性排序算法。前几篇文章介绍了几个常用的排序算法：冒泡、选择、插入、归并、快速，他们的时间复杂度从 O(n^2) 到 O(nlogn)，其实还有时间复杂度为 O(n) 的排序算法，他们
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2023-12-12 14:26:00
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究竟什么是时间复杂度时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序的运行时间我们该如何估计程序运行时间呢，我们通常会估计算法的操作单元数量，来代表程序消耗的时间， 这里我们默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。假设算法的问题规模为n，那么操作单元数量便用函数f(n)来表示随着数据规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，这称作为算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度，记为 O(f(n
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2023-09-28 10:19:42
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目录一、时间复杂度介绍二、时间复杂度的计算方法三、常见的时间复杂度四、常见的时间复杂度对应的曲线图五、常数阶 O(1) 的介绍六、对数阶 O(log2n) 的介绍七、线性阶 O(n) 的介绍八、线性对数阶 O(nlogN) 的介绍九、平方阶 O(n²) 的介绍十、立方阶 O(n³) 、K次方阶 O(n^k) 的介绍 一、时间复杂度介绍一般情况下，算法中的基本操作语句的重复执行次数是问题规模n的某
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2023-09-26 17:16:09
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时间复杂度一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。在实际中关注的是算法的最坏运行情况。大O的渐进表示法： 1、用常数1取代运行时间中的所有加法常数。 2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项目相乘的常数。得到的结果就是大O阶。时间复杂度计算举例例1：void func2(int N) {
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2023-10-05 20:43:14
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具体的做法：要把代码分割成细粒度的函数，然后给这些函数起一个恰当的名字，这是最简单最有效的做法。写代码的时候可以先写成一个函数，然后在过程中，不断地把「不相干的子问题」抽取出来，变成一个单独的函数。做到极致的效果就是，每个函数，别人只要看到名字和参数列表，就能知道这个函数是干什么的，而且可以自己实现出来。这样一来，代码的复杂度显然就降了下来；读代码的时候，其实大部分时候都是在读函数调用，都是在了解
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2023-06-17 22:51:44
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