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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首先来看最基本的这个问题：如何判断一个单链表是否存在循环，链表数目未知。算法不能破坏链表。 有三种解决思路：第一种方法，将所有的遍历过的节点用某个结构存储起来，然后每遍历一个节点，都在这个结构中查找是否遍历过，如果找到有重复，则说明该链表存在循环；如果直到遍历结束，则说明链表不存在循环。 python里可以使用dict或者set来实现，查找的时间复杂度为O(1)，遍历为O(n)，存储空间需要额外的
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2023-12-14 13:44:17
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# Python计算复杂度的科普
在计算机科学中，计算复杂度用于描述算法在运行时所需的资源（时间和空间）的规模。理解计算复杂度，可以帮助我们评估算法的效率，并在设计和实现解决方案时做出明智的选择。本文将介绍Python中的计算复杂度，包括大O表示法、如何计算复杂度，以及一些示例代码，帮助读者更好地理解这一概念。
## 一、计算复杂度的基本概念
计算复杂度通常分为时间复杂度和空间复杂度。时间复
算法复杂度计算首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。时间复杂度是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而渐近时间复杂度是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近时间复杂度T(n)=O(f(n))简称为时间复杂度，其中的f(n)一般是
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2024-06-17 05:10:04
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什么是圈复杂度？—————————————————————————————————————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。圈复杂度越高，代码就越难复杂难维护。坑就越大。。。从1开始，一直往下通过程序。一但遇到以下关键字，或者其它同类的词，就加1：if，while，repeat
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2023-09-21 15:23:12
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python实现线性表双链表单链表结点中只有一个指向其后继的指针，这使得单链表只能从头结点依次顺序的向后遍历，访问后继结点时间复杂度为O(1),访问前驱结点的时间复杂度为O(n). 双链表仅仅是在单链表的结点中增加一个指向其前驱的prior指针，因此，在双链表中执行按值查找和按位查找的操作和单链表相同。但双链表在插入和删除操作的实现上，和单链表有着较大的不同。这是因为“链”变化时也需要对prior
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2023-12-27 10:16:11
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1. 圈复杂度1.1 什么是圈复杂度？引用[1] 圈复杂度是 Thomas J. McCabe 在 1976年开创的软件指标，用来判断程序的复杂度。这个指标度量源代码中线性独立的路径或分支的数量。根据 McCabe 所说，一个方法的复杂度最好保持在10 以下。这是因为对人类记忆力的研究表明，人的短期记忆只能存储 7 件事（偏差为正负 2）。如果开发人员编写的代码有 50 个线性独立的路径，那么为了
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2023-08-09 19:57:26
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关于圈/环复杂度圈/环复杂度（Cyclomatic complexity）是一种代码复杂度的衡量标准。其由托马斯·J·麦凯布（Thomas J. McCabe, Sr.）于1976年提出，用来表示程序的复杂度。它可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，也可以理解为覆盖所有可能情况所需的最少测试用例数。圈/环复杂度大说明程序代码的判断逻辑复杂，可维护性不好。程序的可能错误和高的圈复杂度有着很大关系。
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2023-08-08 09:19:54
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python实现队列（Queue）设定队列的队尾在列表的0位置，我们可以使用insert函数向队列的队尾插入新添加的元素，而pop则可以用来移除队首的元素（也就是列表的最后一个元素）也意味着enqueue的复杂度为O（n），而dequeue的复杂度是O（1）class Queue:
def __init__(self):
self.items = []
def i
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2024-07-22 23:04:24
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1、从简单开始import os❶ def hello():❷ """显示简单的语句"""❸ print("我就是你，小花！")hello()执行结果：C:\Users\kangs\anaconda3\python.exe E:/PythonAlgorithms/pythonfun2020/def1.py我就是你，小花！进程已结束，退出代码 0解释上述函数结构的思想就基本了解Python函数模块的
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2023-08-09 19:57:13
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Python入门基础篇 No.82 —— 特殊方法和运算符重载_特殊属性 文章目录Python入门基础篇 No.82 —— 特殊方法和运算符重载_特殊属性前言一、特殊方法和运算符重载二、特殊属性总结 前生篇：super()获得父类定义_多态后世篇：对象的浅拷贝和深拷贝_组合小白不看都能懂：Python之真功夫系列（全章）前言一、特殊方法和运算符重载Python 的运算符实际上是通过调用对象的特殊方
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2023-11-02 23:25:37
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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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算法时间复杂度评估的一般法则2020/8/18若有过错，请评论斧正。法则一：for循环法则一次for循环的运行时间，最多是该for循环内语句(包括测试)的运行时间乘以迭代的次数。Eg：#include<stdio.h>
int main(){
int i;
int b = 0;
int a = 1;
for(i=0;i<N;i++)
{
b = b
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2023-07-24 15:51:40
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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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2023-10-23 08:54:52
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python入门一【各种运算】输出数学运算类型转换数学运算符常用数学函数比较运算与逻辑运算比较运算符逻辑运算位运算 运行环境：win10 + python3.6.4 python的环境搭建在网上已有很多教程，这里就不在赘述，直接进入主题。 在开始运算前先要学习一下输出。没有输出也不能看到运算的结果。 输出在python3中，函数调用需要加上()，不加圆括号时则不能调用函数。python中要
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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Python算法基础之时间复杂度与数据结构时间复杂度时间复杂度： 是程序中基本步骤的数量 时间复杂度的计算规则 基本操作，只有常数项，计算时间复杂度为O(1) 顺序结构，时间复杂度按加法计算 条件结构，时间复杂度取最大值 循环结构，时间复杂度按乘法计算 判断一个算法的效率时往往只需要关注操作数量的最高次项，其他次要项和常数项可以忽略 如果没有特殊说明，通常是指最坏时间复杂度 例题：如果 a+b+c
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2023-10-08 08:43:56
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引入概念算法的提出算法的概念算法的五大特征算法效率衡量执行时间与算法效率最坏时间复杂度最常见的时间复杂度python内置类型性能分析timeit模块列表，字典内直接操作的时间复杂度数据结构算法与数据结构的区别抽象数据类型 算法的提出引入 a+b+c=1000,且a2+b2=c**2，求出a,b,c所有组合程序1import time
start_time = time.time()
for a
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2023-10-08 09:17:39
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本文概述算法的复杂度是算法对于给定大小(n)的输入所需要的时间和/或空间量的度量。虽然算法的复杂度确实取决于特定因素, 例如：计算机的体系结构, 即抽象数据类型(ADT)编译器的硬件平台表示, 可以有效提高输入的基础算法大小的复杂度。尽管你会看到最重要的因素是底层算法的复杂性和输入的大小。在srcmini的博客” Python数据结构教程”中, 你可以在该博客中了解数据结构的基本概述以及Pytho
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2023-10-27 13:19:51
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1、算法算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。算法的五大特性： 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间内完成 确定性：算法中的每一步都有确定的含义，不会出现二义性 可行性：算法的每一步都是可行的，也就是说每一步都能够执行有限的次数完成2、时间复杂度与“大O记法”**“大O记法”：
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2023-11-14 10:36:26
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