# 理解 Python 中的 Counter 复杂度
Python 的 `collections` 模块中的 `Counter` 是一个非常有用的工具，它可以用来计数可哈希对象。它的实现非常高效，但理解其背后的复杂度分析对初学者来说可能还有些困难。本文将带你了解如何使用 Python 的 Counter，并分析其复杂度。
## 实现步骤概述
为了更好地理解整个过程，我们将整个实现过程分成几个
原创
2024-10-21 03:31:34
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数据结构程序=数据结构+算法数据结构就是设计数据以何种方式组织并存储在计算机中。列表、集合与字典等都是一种数据结构。小Tips：列表中的元素是怎样存储的，操作的时间复杂度是多少？Python将数存放在一个内存单元中，在列表中的元素指向那个内存单元。所以列表中的元素在内存单元中可能在一起，也可能不在一起。[].insert()和[].remove()的时间复杂度为o(n)[].append()和[]
模块功能能够同时统计代码量和代码复杂度支持语言默认递归分析文件夹支持下列的一些语言等C/C++ (works with C++14)JavaC# (C Sharp)JavaScriptObjective CSwiftPythonRubyTTCN-3PHPScalaGDScript安装Git源码链接 https://github.com/terryyin/lizardpip： pip install
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2023-06-14 21:20:47
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Python神奇的10个技巧 尽管从表面上看，Python似乎是任何人都可以学习的一种简单语言，但确实如此，许多人可能惊讶地知道一个人可以熟练掌握该语言。 Python是其中的一门很容易学习的东西，但可能很难掌握。 在Python中，通常有多种处理方法，但是很容易做错事情，或者重新发明标准库并浪费时间，这仅仅是因为您不知道模块的存在。不幸的是，Python标准库是一个巨大
python 里面内置的 in 时间复杂度
今天看之前实现的剑指 offer 的第一题 二维数组中的查找 博文时 javascript:void(0)，有这么一个实现# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
# array 二维列表
def Find(self, target, array):
for line in arra
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2023-06-26 10:45:47
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学习计算机的肯定对各种排序算法都很了解，这里说一下，常用的排序算法有冒泡排序，插入排序，快速排序等， 而Python里的sort排序是一种名为Timsort的排序方法，其时间复杂度为O(n log n)，而且这是一种快速的稳定的排序方法。它的发明者是Tim Peters在2001年为Python创造的一种排序算法。下
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2023-12-18 19:55:44
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最近写程序，题目中明确要求时间和空间的复杂度，一直很困惑python中sorted函数的复杂度，下面链接的大佬写的很详细。
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2023-05-31 19:00:20
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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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【书名】：软件架构——Python语言实现【主题】：圈复杂度【摘要】：圈复杂度(Cyclomatic Complexity)是衡量计算机程序复杂程度的一种措施。它根据程序从开始到结束的线性独立路径的数量计算得来的。在 Python 中可以使用 mccabe 包测量程序的圈复杂度。1 圈复杂度对于没有任何分支的代码，它的圈复杂度为 1 ，意味着代码只有一条路径。例如下面的函数：对于有一条分支的代码，
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2023-11-23 23:40:34
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算法（Algorithm）概念：一个计算过程，解决问题的方法递归的两大特点：1、自己调用自己 2、有穷性（python默认只能递归999次）自己修改递归深度：sys.setrecursionlimit(100000)def func1(x):
if x>0:
print(x)
func1(x-1)
def func2(x):
if x>
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2023-06-21 22:11:37
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in在各数据结构中的时间复杂度：in在列表中的时间复杂度是 O(N) in在set、字典等中的时间复杂度是 O(1) set()的实现其实就是字典定义函数中self的作用：比如 class muffledcalculator： muffled=False def calc（self，expr）： 。。。。 这里对象调用方法时, 实际上是通过类调用的： a = muffedcalculator()
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2023-08-07 20:02:19
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空间复杂度概念定义指令空间：数据空间：栈帧空间：符号表示常见种类示例解析常数*O*(1):线性*O*(*N*)平方*O*(*N*^2^)：指数*O*(2^N^) ：对数*O*(log*N*) ：时空权衡方法一：暴力枚举方法二：辅助哈希表 上一篇博客中我们学习了时间复杂度：需要的小伙伴请点击： 概念定义空间复杂度涉及的空间类型有：输入空间：存储输入数据所需的空间大小；暂存空间： 算法运行过程中，
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2023-09-07 09:41:39
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这里写自定义python 学习（排序）冒泡排序插入排序选择排序堆排序快速排序归并排序计数排序基数排序稳定性 python 学习（排序）时间复杂度为N^2: 冒泡排序，插入排序，选择排序。时间复杂度为NlogN：堆排序，快速排序， 归并排序。时间复杂度基于数据大小：计数排序，基数排序。常用的排序算法，使用python实现。冒泡排序def buble(num):
for i in range(le
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2024-05-16 12:34:03
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什么是空间复杂度
空间复杂度是算法储存空间与输入值之间的关系。空间复杂度也是用大O表示法表示。
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2023-05-24 16:31:53
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本篇文章给大家带来的内容是关于Python中顺序表算法复杂度的相关知识介绍，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。一.算法复杂度的引入对于算法的时间和空间性质，最重要的是其量级和趋势，所以衡量其复杂度的函数常量因子可以忽略不计.大O记法通常是某一算法的渐进时间复杂度，常用的渐进复杂度函数复杂度比较如下：O(1)引入时间复杂度的例子，请比较两段代码的例子，看其计算的结果imp
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2023-10-04 16:46:07
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一、描述set翻译为集合set是可变的、无序的、不可重复的set的元素要求可哈西（不可变的数据类型可哈西，可变的数据类型不可哈希）set是无序的，因此不可以索引，也不可以修改线型结构的查询时间复杂度是O(n)，随着数据的增大而效率下降；set、dict内部使用hash值作为key，时间复杂度可以做到O(1)，和数据规模无关二、集合的相关方法1、set.add(elem)增加一个元素到集合中，如果集
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2023-06-21 16:21:39
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作者：Runsen目录1. 时间复杂度1.1 定义1.2 推导时间复杂度的原则1.3 各时间复杂度曲线1.4 常见时间复杂度2. 空间复杂度2.1 定义2.2 常用空间复杂度1. 时间复杂度1.1 定义若存在函数 ，使得当 趋向无穷大时， 的极限值为不等于 0 的常数，则称 是 的同数量级函数，记作 ，称 为算法的渐进时间复杂度，简称 时间复杂度，用大 O 来表示，称为大 O 表示法；1.2 推导
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2024-01-09 14:30:24
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1.1 哈希表注：字典类型是Python中最常用的数据类型之一，它是一个键值对的集合，字典通过键来索引，关联到相对的值，理论上它的查询复杂度是 O(1)1.1.1 哈希表 (hash tables)1.哈希表（也叫散列表），根据关键值对(Key-value)而直接进行访问的数据结构。
2.它通过把key和value映射到表中一个位置来访问记录，这种查询速度非常快，更新也快。
3.而这个映射函数
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2023-07-06 21:59:05
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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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排序算法-算法时间复杂度和空间复杂度概念 详细讲解排序算法的介绍排序也称排序算法(Sort Algorithm)，排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程。排序的分类：1)内部排序： 指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器内存中进行排序。2)外部排序法：数据量过大，无法全部加载到内存中，需要借助外部存储文件进行排序。3)常见的排序算法分类（见下图）：算法的时间复杂度度量一个程序（算法）执行时
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2024-05-18 16:20:39
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