背景介绍Neural Network之模型复杂度主要取决于优化参数个数与参数变化范围. 优化参数个数可手动调节, 参数变化范围可通过正则化技术加以限制. 正则化技术之含义是: 引入额外的条件, 对function space进行适当的约束.本文借助pytorch前向计算与反向传播特性, 以正则化技术之weight decay($l^2$范数)为例, 简要演示正则化对Neural Network模型
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
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，
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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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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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
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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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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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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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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递归形式递归形式是算法中常用到的一种构造思路。递归允许函数或过程对自身进行调用，是对算法中重复过程的高度概括，从本质层面进行刻画，避免算法书写中过多的嵌套循环和分支语法。因此，是对算法结构很大的简化。递归形式实际可以看做一个函数表达式：f ( n ) = G ( f ( g ( n ) ) ) f(n)=G(f(g(n)))f(n)=G(f(g(n)))，即f ( n ) f(n)f(n)可以通过
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
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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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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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
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
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。
