# Java复杂计算代码的科普
在现代软件开发中，复杂计算处理是应用程序的重要组成部分，尤其是在数据密集型应用和科学计算中。Java作为一种高性能、高可扩展性的编程语言，深受开发者的欢迎。在本文中，我们将探讨如何用Java进行复杂计算，并提供代码示例来说明这个过程。
## 复杂计算的需求
复杂计算通常涉及大量的数据处理、算法实现以及并发操作。这些操作可能包括矩阵运算、数值分析或者模拟计算。为
原创
2024-10-15 06:38:36
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最近负责某大学的一个实验数据分析系统，涉及到正太分布、物理公式计算。公式展示网上有许多uedior+ 公式插件。公式计算，最开始采用前端输入公式，进行识别计算，引入了guggy.js。但是这个js可参考的代码太少了，官方文档也很简单，用vue导入后实现不了对div的初始化赋值。后面发现了matlab提供jar包，可以引用之后，调外部的matlab引擎计算。注意事项：1、需要安装的matlab试用版
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2023-06-21 23:03:56
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这是上学期Java的期末设计啦，给大家互相借鉴下，加上搜集资料和自己的理解整合处来的一个多功能计算器，下面看图片及代码，还有有什么问题可以留言哦，嗯，这里一共分为五个类来写，第一个来类是JSQ是主界面，然后剩下的类都是功能类package qm;
import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
import javax.swing.*;
public
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2023-10-03 22:24:21
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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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目录1. 几种常见的排序算法的复杂度2. 冒泡排序2.1 什么是冒泡排序？2.2 代码实现2.3 运行结果3. 选择排序3.1 什么是选择排序？3.2 代码实现3.3 运行结果4. 插入排序4.1 什么是插入排序4.2 代码实现4.3 运行结果5. 希尔排序5.1 什么是希尔排序?5.2 代码实现5.3 运行结果6. 快速排序6.1 什么是快速排序？6.2 快速排序的思路6.3 代码实现6.4&n
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2024-04-17 01:01:42
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for循环一次的时间耗费在5个单位左右，本地int变量赋值一次的时间耗费在1-2个单位。下表列出了各种操作的时间耗费：
操作 时间耗费
int var = var 1.5
int array[0] = array[0] 4
for 6
throw --- catch 5000
下表是各种类型之间转化的时间耗费：
转化形式 时耗
Sub
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2024-03-13 21:48:01
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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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用过python或者PHP的同学应该知道，它们都有个eval函数，这个函数真的是好用啊，比如我算数的时候就喜欢用python的控制台来当做计算器。比如：Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "copyright", "credits" or
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2023-08-04 23:03:56
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java实现简单计算器功能：简单计算器：两数运算，平方，加负号,实现了复制粘贴功能 * 参考资料：《Java编程思想》下面是源代码，由于初学Java，许多东西知之甚少，因此代码的质量应该不高，有很多可以改进的地方；下面是源代码import java.awt.*;
import java.awt.event.*;
import java.text.DecimalFormat;
impo
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2023-09-01 11:04:02
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开发环境开发语言：Java框架：ssm技术：ssm+jspJDK版本：JDK1.8服务器：tomcat7数据库：mysql 5.7或8.0数据库工具：Navicat11开发软件：eclipse/myeclipse/ideaMaven包：Maven3.3.9浏览器：建议谷歌浏览器或edge功能模块系统界面2023-2024年成品除了以上作品下面是2023-2024年最新100套计算机专业
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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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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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
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2024-01-02 06:16:07
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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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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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Table of Contents 1 Sonar认知复杂度计算规则2 降低复杂度2.1 降低复杂度前的准备2.2 一个for循环只做一件事2.3 减少for循环中的if else、continue2.4 抽离try/catch2.5 for循环内容不宜过长2.6 验证重构3. 通过idea一秒钟实现重构1 Sonar认知复杂度计算规则这里的认知复杂度特指代码分析工具Sonar的认知复杂
算法分析：堆排序和归并排序一样，实践时间复杂度是O（nlgn），不同于归并排序的是，堆排序是一种原址排序。本文介绍最大堆。代码中关键操作：maxHepify：时间复杂度是O（lgn),是维护堆性质的关键。buildMaxHeap：建立最大堆，时间复杂度是O（n）；heapSort：通过调用exactMax，按顺序得到一个排序的数组，时间复杂度是O（nlgn）；insert：插入新元素，通过调用in
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2024-01-10 11:10:23
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冒泡排序-java代码-复杂度分析-优化冒泡排序核心思想-java代码-复杂度分析-优化1. 冒泡排序核心思想1.1. 输入1.2. 输出1.3. 处理过程2. java代码实现3. 复杂度分析4. 优化4.1. 优化思路4.2. 优化后的代码4.3. 优化后复杂度分析 冒泡排序核心思想-java代码-复杂度分析-优化1. 冒泡排序核心思想1.1. 输入一个为排序的整形数组 int[] arra
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2023-06-13 21:16:07
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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
目录1.算法效率2.时间复杂度3.空间复杂度4.大O渐进表示法5.常见时间复杂度常见复杂度对比oj练习 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
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2024-09-05 10:33:58
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