目录前言运算符1.算术运算符2.赋值运算符3.比较运算符4.逻辑运算符5.成员运算符6.身份运算符总结： 前言当我们已经了解了python的一些基本操作和基础语法，以及常用的数据类型后，现在就得来学一下控制语句的会用到的运算符，然后我们才能理解if判断、while和for循环，还有所谓中断和迭代的各种操作。运算符1.算术运算符这个跟我们小学上的数学课一样，就是乘和除的符号不太一样！符号作用例子+
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2024-07-10 17:23:12
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设计一个方法来计算时间复杂度是提高代码效率的重要一步。在这个过程中，我们需要考虑多个方面，包括业务需求、架构设计、性能优化等。以下将详细记录这个过程的多个阶段。
## 背景定位
我们首先需要明确我们的业务场景，以便选择合适的算法和逻辑来实现时间复杂度计算。我们的目标是开发一个方法，使得任何一段 Java 代码片段都能够自动计算其时间复杂度。
> **用户原始需求：**
> 在需要评估算法性
# 如何计算 Python 代码的时间复杂度
在计算机科学中，时间复杂度是评估算法性能的一个重要指标。它用于描述算法运行所需的时间与输入大小之间的关系。理解时间复杂度对于开发高效代码至关重要。在这篇文章中，我们将介绍如何计算 Python 代码的时间复杂度，并以示例代码为基础进行说明。
## 时间复杂度的基础
时间复杂度是通过分析算法中基本操作的执行次数来计算的。基本操作通常是指算法中执行的
一 : 函数渐进的界如果存在常数N和c，对于任意的N≤n, 都满足f(n)≤cg(n)，则称g(n)是f(n)的上界g(n)，记作f(n)=O(g(n)）（采用大O表示法）二: 算法的时间复杂度定义上诉定义中:求得的g(n)就是算法的时间复杂度。三: 算法的时间复杂度求解步骤 ⑴ 找出算法中的基本语句； 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句
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2023-11-12 08:24:54
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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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Cyclomatic Complexity1. 概念a. 圈复杂度是一种衡量代码复杂程度的标准。 b. 圈复杂度高的害处： 圈复杂度大说明代码的判断逻辑复杂，可能质量低； 需要的更多的测试用例，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。 c. 圈复杂度的表现： 代码中分支循环语句多（if/else, switch/case, for, while），圈
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2023-08-08 09:22:18
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算法复杂度前言：算法复杂度包括时间复杂度和空间复杂度，它是用来衡量一个程序效率的，本文主要讲解简易计算程序复杂度的方法。1.时间复杂度时间复杂度，大家可能看到时间就会以为，时间复杂度的计算是计算程序运行时间。其实不然，一个程序的运行时间取决于很多因素，包括计算机的优劣等，同一个程序在不同的计算机上所用时间是不同的，那么想要计算时间复杂度肯定不能通过运行所需时间来判断了。**时间复杂度：**一般将算
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2023-10-16 13:14:31
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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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一、圈复杂度概念圈复杂度(Cyclomatic complexity)是一种代码复杂度的衡量标准，是一种固定的数据模型计算方式。圈复杂度用来衡量一个模块判定结构的复杂程度，数量上表现为线性无关路径条数，即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，可能质量低且难以测试和维护。1、圈复杂度计算规则在计算圈复杂度时，可以通过程序控制流图方便的计算出来。 通常使用的计
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2023-07-19 11:01:41
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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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1，基本概念邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。KNN 算法本身简单有效，它是一种 lazy-learning 算法，分类器不需要使用训练集进行训练，训练时间复杂度为0，KNN 分类的计算复杂度和训练集中的文档数目成正比，也就是说，
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2024-04-30 21:48:01
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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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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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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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一、算法复杂度1.算法复杂度算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度：时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量；而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间。算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上，计算机资源最重要的是时间和空间（即寄存器)资源，因此复杂度分为时间和空间复杂度。2.时间复杂度时间频度一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能
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2023-11-13 12:51:40
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一、概述PASS：我感觉很多东西都是基于不同数据结构实现的，所以我觉得我应该优先把这个看完，再去考虑学习别的进阶，我相信能够事半功倍。 复杂度分析我觉得是学习数据结构算法的基础，相当于程序的调试模式，要先会复杂度，才能考虑下一步的计划，我想多练习一些复杂度的分析，能够更快更好的掌握复杂度分析。一.什么是复杂度分析？1.数据结构和算法解决是“如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。 2.因此需从
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2024-05-28 12:55:02
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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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