本回答持续更新……通常空间复杂度指的是Auxiliary Space(辅助空间)。首先，很多数学相关的题目空间都是O(1)的，有些甚至时间也是O(1)的。打个样：判断数字是否是2的幂int power_of_2(int n) {
return !((n-1) & n);
}
不用循环统计自然数中数字个数
int count_digit(long n) {
return floor(log1
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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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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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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一、复杂度分析1、大O时间复杂度表示方法主要看每行代码被执行了多少次，表示执行时间随着数据规模增长的变化趋势， O（n）2、时间复杂度分析只关注被执行次数最多的那部分代码，因为计算时间复杂度的时候是忽略低阶和常量的；总复杂度等于量级最大的那段代码的时间复杂度，原理和1中的类似；乘法法则：且套内的循环复杂度等于嵌套内外复杂度的乘积，这个比较好理解；3、几种常见的时间复杂度分析1.O(1) 一般情况下
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2024-07-27 16:13:02
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1.什么是代码圈复杂度？圈复杂度(Cyclomatic Complexity)是一种代码复杂度的衡量标准，由 Thomas McCabe 于 1976年定义。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。 圈复杂度主
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2023-10-19 20:13:16
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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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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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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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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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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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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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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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# 理解 Python 中 `in` 的复杂度
在 Python 中，`in` 关键字常用于判断一个元素是否存在于某个集合、列表或字典中。虽然它的语法简单，但其底层实现和复杂度却不尽相同。本文将帮助你理解如何计算 `in` 操作的复杂度，并为此提供一个详细的流程与代码示例。
## 课程流程
以下是学习“Python 中 `in` 的复杂度”的整体步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-16 04:19:25
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最近下班一直在学习和总结Python，最近在整理数据结构和算法这方面的知识，虽然大学的时候也学过数据结构(c语言版本)，但是工作这几年一直在做前端所以，这方面的知识也忘了差不多，所以就想整理一下，方便以后自己复习。下面会说几段代码，是想说一下几个概念，1>大O表示法，它主要是用来表示算法效率的一个衡量方法，也叫时间复杂度的表示方法。2> 算法的特征。3>Python内置性能分析。
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2023-11-28 12:46:16
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