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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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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要不要使用复杂表达式Perl语言的原作者Larry Wall曾经说过，伟大的程序员都有三个优点：懒惰、暴躁和自负。乍一看这三个词语没有一个是褒义词，但在程序员的世界里，这三个词有不同的意义。首先，懒惰会促使程序员去写一些省事儿的程序来辅助自己或别人更好的完成工作，这样我们就无需做那些重复和繁琐的劳动；同理能够用3行代码解决的事情，我们也绝不会写出10行代码来。其次，暴躁会让程序员主动的去完成一些你
一、前言算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别衡量不同算法之间的优劣主要是通过时间和空间两个维度去考量：时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用「时间复杂度」来描述。空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述通常会遇到一种
原创
精选
2024-04-15 15:18:23
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算法复杂度 记录所用，如有内容有误请谨慎。 目录： 1、简介 2、时间频度 3、时间复杂度 3-1、简介 3-2、常数阶 O(1) 3-3、对数阶 O(log₂n) 3-4、线性阶 O(n) 3-5、线性对数阶 O(nlog₂n) 3-6、平方阶 O(n²) 3-7、立方阶 O(n³) 3-8、k次
原创
2022-01-05 17:37:57
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算法中的时间复杂度和空间复杂度
原创
2022-09-08 09:50:37
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一、前言 算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别 衡量不同算法之间的优劣主要是通过「时间」和「空间」两个维度去考量： 时间维度：是指执行当前算法所消耗的时间，我们通常用 ...
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2021-09-22 11:04:00
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时间复杂度和空间复杂度1. 测试运行时间示例2. 时间复杂度2.1列表数据结构时间复杂度计算2.2 字典数据结构时间复杂度计算3. 空间复杂度4. 参考链接 算法分析是基于每种算法使用的计算资源量来比较算法。我们比较两个算法，说一个比另一个算法好的原因在于它在使 用资源方面更有效率，或者仅仅使用的资源更少。因此采用时间复杂度和空间复杂度来分析算法的性能。空间复杂度也就是分析算法解决问题所需的空间
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2024-03-03 15:30:26
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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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序列相似度在现实生活中我们常常需要比较两串数字的相似度，比如两串数字（一维），再比如两条轨迹（二维），那么如何计算两个序列的相似度呢？有人提出了DTW算法，一种计算序列距离的方法。DTW算法原理 在这里只是进行更详细的分析和介绍，以两个数组为例：s1 = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 4] s2 = [3, 4, 5, 5, 5, 4]首先将这两个数组放在矩阵中，列对应s1，行对应s
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2023-09-05 11:44:38
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时间复杂度概念定义根据定义，时间复杂度指输入数据大小为 N 时，算法运行所需花费的时间。需要注意：（重点在输入数据的大小上，如果跟输入数据无关则不考虑）统计的是算法的「计算操作数量」，而不是「运行的绝对时间」。计算操作数量和运行绝对时间呈正相关关系，并不相等。算法运行时间受到「编程语言 、计算机处理器速度、运行环境」等多种因素影响。例如，同样的算法使用 Python 或 C++ 实现、使用 CPU
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中的算法复杂度
在计算机科学中，算法的复杂度是衡量其执行效率和资源消耗的重要指标。理解算法复杂度不仅能帮助我们选择最合适的算法，还能为我们优化代码提供指导。本文将从算法复杂度的基本概念入手，逐步介绍如何在Python中分析和实现这类算法。
## 1. 什么是算法复杂度？
算法复杂度通常分为时间复杂度和空间复杂度。
- **时间复杂度** 描述的是算法在执行过程中所需的时
前言本文主要记录了数据结构、算法、数据结构与算法的关系以及算法的时间复杂度、空间复杂度。数据结构数据结构是计算机存储、组织数据的方式。算法算法是一系列解决问题的清晰指令。数据结构与算法的关系程序=数据结构+算法数据结构为算法提供服务，算法围绕数据进行操作。时间复杂度用来描述算法的运行时间。用O表示，常见的有O(1),O(n),O(n^2),O(log^n)...!在这里插入图片描述(https:/
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2022-10-11 21:56:49
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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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简介在编写Python中的自定义函数或算法时，减低时间复杂度和空间复杂度，会大大提升Python自定义函数或算法的整体性能，提升性能的几个书写好习惯：尽量不要写循环，最好是一次就输出结果如果写循环，尽量写一层循环就能有结果避免嵌套时间复杂度时间复杂度是用来估计自定义函数或算法运行时间的一个式子（单位）,时间复杂度常用“O”表述，而且时间复杂度可被称为是渐近的，它考察当输入值大小趋近 时间复杂度为
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2023-10-13 11:56:49
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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、引言 我们都知道，算法复杂度是用来评估算法性能的，在计算复杂度时，应当做出最差最不理想的估计，例如在循环遍历一个数组查找一个元素时，应当估计循环完全进行，这也称为算法运行的上界，在数据结构和算法中，以T表示算法性能（时间、复杂度），以O为常量，T=O(n)，n越大，表示复杂度越高。二、常见的算法复杂度及其排序： O(1)<O(logn)<O(√n)<
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2023-06-19 15:48:04
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常见的时间复杂度有O(1), O(logN), O(N), O(NlogN), O(N^2), O(2^N)等，其中O(1)表示算法的复杂度是
原创
2023-06-10 00:43:27
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