算法(Algorithm)是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢?主要还是从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用「时间复杂度」来描述。空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             Xie Xie给我看了一个链接性能调优--永远超乎想象,里面提到了素数筛法的复杂度,作者用实验发现此筛法是线形的。
所谓素数筛法就是那个求小于n的所有素数最简单的算法:
bool* prime(int n) {
  bool *p = new bool[n];
  memset(p, 0, sizeof p);
  for (int i = 2; i < n; i++)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ##概念循环复杂度(Cyclomatic complexity)也称为条件复杂度,是一种软件度量,是由老托马斯·J·麦凯布(英语:Thomas J. McCabe, Sr.) 在1976年提出,用来表示程序的复杂度,其符号为VG或是M。“循环复杂度”的名称有时会让人误解,因为此复杂度不只计算程序中的循环 (循环)个数,也包括条件及分支个数。 ##算法 圈复杂度(Cyclomatic Comple            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、引言    我们都知道,算法复杂度是用来评估算法性能的,在计算复杂度时,应当做出最差最不理想的估计,例如在循环遍历一个数组查找一个元素时,应当估计循环完全进行,这也称为算法运行的上界,在数据结构和算法中,以T表示算法性能(时间、复杂度),以O为常量,T=O(n),n越大,表示复杂度越高。二、常见的算法复杂度及其排序: O(1)<O(logn)<O(√n)<            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            //放在一起感觉又臭又长,所以每排序我单独放出来了,欢迎大家平均交流指出不足import java.lang.reflect.Array;import java.util.*; public class EightKindOfSort { /*选择排序    (不稳定算法)  * 基本思想:两个for循环嵌套,内部for循环用来找到最大(小)的元素,外部循环用来放置找            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1.算法效率2.时间复杂度2.1 时间复杂度的概念2.2 大O的渐进表示法3.空间复杂度 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.2.时间复杂度2.1 时间复杂度的概念时间复杂度的定义:在计算机科学中,算法的时间复杂            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.算法(Algorithm)是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。2.不同算法之间的优劣从算法所占用的「时间」和「空间」两个维度去考量。时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用「时间复杂度」来描述。 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用「空间复杂度」来描述。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            算法注重的是效率,一个好的算法可以大大提升系统效率。但如何分析算法的效率呢?下面内容,将为大家介绍算法中两个特别重要的内容,时间复杂度和空间复杂度。并使用Java语言编写算法,来教大家如何计算复杂度。 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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            // #include"cstdio" // #include"cstring" // using namespace std; // #define maxn 100000//求maxn范围内的素数 // long long su[maxn],cnt; // bool isprime[maxn]; // void prime() // { // cnt=1; // memset...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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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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             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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            转:https://blog..net/zxm490484080/article/details/72210501 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。 时间复杂度 计算时间复杂度的方法:            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            dinic算法是网络流最大流的优化算法之一,每一步对原图进行分层,然后用DFS求增广路。时间复杂度是O(n^2*m)(n是点数,m是边数)层次图:把原图中的点按照到源的距离分“层”,只保留不同层之间的边的图。算法流程:1、根据残量网络计算层次图。2、在层次图中使用DFS进行增广直到不存在增广路。3、重复以上步骤直到无法增广。时间复杂度:因为在Dinic的执行过程中,每次重新分层,汇点所在的层次是严            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1.算法效率2.时间复杂度2.1时间复杂度的概念实例3.空间复杂度实例1:1.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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            有两个方案A和B。A和B差异就是,A把数据处理和组装查询条件放在控制器里面。而B把两者放在了功能点里面。如何只看注释,A看不出来功能点是按照什么来查询的,输入的是数组。而B则直观看出输入的是字符串keyword。参数的定义和功能的定义应该相吻合。类似第一范式设计。尽量降低模块接口的复杂程度 模块接口是模块与外界进行通信的通道,较复杂的接口往往会带来较高的耦合。因此,应努力降低模块接口的复杂程度。对            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            时间复杂度:输入数据大小为N时,算法运行所需要的时间 空间复杂度:算法运行所需要的内存(暂存空间+输出空间) ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            时间复杂度、空间复杂度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。一、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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2022-11-16 17:40:48
                            
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            1 KNN算法:      优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定       缺点:计算复杂度高,空间复杂度高      适用数据范围:数值型和标称型      算法原理:先给定训练集A,当一个测试集样本t,选择t与A中距离最近的k个训练样本(k通常不大于20)