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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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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# 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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算法的目标有两种：花最少事件完成需求；花最少内存空间完成需求 相对应的度量算法性能的方法也有两种：时间复杂度分析；空间复杂度分析时间复杂度分析简单来说就是度量算法的执行时间1、事后分析统计方法 这种方法就是通过计时器，计算一段程序运行的时间差 但这种方法受到很多外部因素的影响，例如计算机的硬件性能等2、事前估算方法 求出算法所有原操作的执行次数(也称为频度)，它是问题规模n的函数，用 T(n) 表
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2023-11-23 23:32:52
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算法时间复杂度的定义在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间度量，记作：T(n) = O(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法的执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称为时间复杂度。其中f(n)是问题规模n的某个函数。（关键就是需要知道执行次数 ==
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2023-11-02 13:53:37
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各模型的特点： 随机图模型：度分布满足泊松分布、每个结点的度大致相同、平均路径很小且聚集系数也很小、网络的规模不会增长。 小世界模型：度分布满足泊松分布、每个结点的度大致相同、平均路径很小但是聚集系数很大、网络规模不会增长。 无标度模型：
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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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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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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Python中若干方法的时间复杂度（或者叫“大欧”，“Big O”）。该时间复杂度的计算基于当前（译注：至少是2011年之前）的CPython实现。其他Python的实现（包括老版本或者尚在开发的CPython实现）可能会在性能表现上有些许小小的差异，但一般不超过一个O(log n)项注：文中，’n’代表容器中元素的数量，’k’代表参数的值，或者参数的数量。List（列表）
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2023-08-09 18:17:11
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时间：2021.8.26 上午 目录一、复杂网络（一）构造网络（加权有向网络）（二）度分布（三）算法1：寻路和图搜索算法1.寻路算法2.搜索算法（四）社区检测1.Community detection（社群检测）2.Louvain 算法 一、复杂网络（一）构造网络（加权有向网络）代码：import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
c
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2023-08-02 07:50:14
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1 算法基础1.1 算法概念1.算法（Algorithm）：一个计算过程，解决问题的方法。 2. “程序=数据结构+算法”1.2 时间复杂度1.时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子。 2. 一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢。 3. 常见的时间复杂度（按效率排序） O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) <
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2023-11-23 20:51:35
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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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