前一篇文章算法复杂度分析（上）讲述了复杂度的大 O 表示法和几个分析原则，这篇文章我们来讲讲另外几种复杂度，最好情况时间复杂度（best case time complexity）、最坏情况时间复杂度（worst case time complexity）、平均时间复杂度（average case time complexity）和均摊时间复杂度（amortized time complexity）。 最好、最坏情况时间复杂度 顾名思义，这两种时间复杂度指的是特殊情况下的时间复杂度。我们看下面的例子： //...
为什么需要算法复杂度分析？ 首先，这和研究数据结构和算法的目的有关——“快”而“省”的解决问题。那么如何衡量算法的性能呢？就需要算法复杂度分析。 其次，除了算法复杂度分析，还有一种方法可以衡量复杂度，那就是“事后统计法”，即直接运行程序，统计需要的时间和空间。但是，这种方法有两个问题： 1）结果非常依赖于测试环境。比如，用 Core i3 和用 Core i8 运行程序所需的时间是不同的； 2）结果受测试规模的影响特别大...
为了使时间复杂度评价方法在不同量级情况下，评价更为全面、更精确，于是又可分为以下四种评价方法： （一）最好情况时间复杂度： 即一个程序在最好情况下的时间复杂度，比如，找一个数组中的元素，第一次就找到元素的情况。 （二）最坏情况时间复杂度 即一个程序在最坏情况下的时间复杂度，比如，找一个数组中的元素，最后一次就找到元素的情况。 （三）平均情况时间复杂度 平均情况时间复杂度=（累加每个元素的时间复杂度+没有该...
前段时间通过小詹随笔分享的链接在极客时间购买了王争老师的《数据结构与算法之美》的课程，小詹学长果真是一个很靠谱的学长，凡是通过他的链接购买的课程，之后建有微信群，相互监督学习并分享学习笔记打卡。因此，在此，为表示对小詹学长的感谢，也简单介绍一下“小詹学Python”公众号，小詹学长是一名双一流高校在读研究生，专研c++，python，主要研究图像处理、计算机视觉和机器学习相关知识，定期带你打卡刷leetcode，锻炼编程...
目录递归与分治 全排列希望通过写博客 促进自己学习，都是课本上算法的实现，随课程更新 递归与分治 全排列 基本思路就是分治，大问题化小问题。 假设 R={A B C D}，对R进行全排列，会有24种结果。把R划分为{A | B C D}，假定A已经排列好了，只需要再排列{B C D}既可。这就可以通过递归来实现了。（第一个排列好的其他划分:{B | A C D} {C | A B D} {D | A B C}） #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib>templa...
（本文根据极客讲堂——数据结构与算法之美专栏的问答区整理修改而成，如有侵权还希望联系我鸭~） 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.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。 3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。 4.复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。 二、为什么要进...
堆栈 1.计算机如何进行表达式求值 算术表达式： 由两类对象构成：运算数，运算符号 不同运算符号优先级不同 ①中缀表达式：把运算符号放在两个运算数之间：a+b*c-d/e 后缀表达式：把运算符号放在两个运算数之后：abc*+de/- 后缀表达式求值策略:从左向右扫描，逐个处理运算数和运算符号 ②启示： 需要有种存储方式，能顺序存储数，并在需要时“倒序”输出 2.堆栈的抽象数据类型描述 特点...
问题描述 本文主要研究对象是北京某家法律网站，这是家电子商务类大型法律资讯网站，致力为用户提供丰富的法律信息与专业咨询服务，也为律师与律所提供有效的互联网整合营销解决方案，访问量剧增，数据信息量也大幅增长，面对大量信息用户无法及时从中获得自己需要的信息，信息使用效率越来越低；低效的信息供给是无法满足用户需求的，容易流失客户，基于此背景寻求用户行为分析及服务推荐系统开发。 问题目标分析（1） 网站用户行...
百万汉字注解 >> 精读内核源码,中文注解分析, 深挖地基工程,大脑永久记忆,四大码仓每日同步更新 gitee | github | csdn | coding ' rel='nofollow' target='_blank'>>百篇博客分析 >> 故事说内核,问答式导读,生活式比喻,表格化说明,图形化展示,主流站点定期更新中 oschina | csdn | 掘金 | harmony ' rel='nofollow' target='_blank'>>如何初始化物理内存? 鸿蒙内核物理内存采用了段页式管理,先看两个主要结构体.结构体的每个成员变...
a2dw.asm; ######################################################################### ; -------------------------------------- ; This procedure was written by Iczelion ; -------------------------------------- .386 .model flat, stdcall ; 32 bit memory model option casemap :none ; case sensitive include \MASM32\INCLUDE\kernel32.inc .code; #########################...
一、动图演示 二、思路分析希尔排序是把记录按下标的一定增量分组，对每组使用直接插入排序算法排序；随着增量逐渐减少，每组包含的关键词越来越多，当增量减至1时，整个文件恰被分成一组，算法便终止。简单插入排序很循规蹈矩，不管数组分布是怎么样的，依然一步一步的对元素进行比较，移动，插入，比如[5,4,3,2,1,0]这种倒序序列，数组末端的0要回到首位置很是费劲，比较和移动元素均需n-1次。而希尔排序在数组中采用跳跃式分...
1. 分析的linux内核源码版本为4.18.0 2. 与slub相关的内核配置项为CONFIG_SLUB 3. 一切都从一个结构体数组kmalloc_caches开始,它的原型如下:struct kmem_cache *kmalloc_caches[KMALLOC_SHIFT_HIGH + 1] __ro_after_init; 3.1 这个数组定义在mm/slab_common.c中3.2 KMALLOC_SHIFT_HIGH是如何定义的呢? #define KMALLOC_SHIFT_HIGH (PAGE_SHIFT + 1)#define PAGE_SHIFT 12 (各个架构下的定义都有些差异,如果是arm64,那么是通过...
核心知识点覆盖 Excel、Python、SQL、Pandas、Numpy、Matplotlib、Power BI、PyEcharts可视化、数据指标、波士顿矩阵、数据建模、AARRR模型、漏斗模型、RFM模型、A\BTest、逻辑回归、线性回归、预测分析、K近邻算法、网络爬虫、数据化运营、用户画像体系构建
在dfs问题中，最经典的问题莫过于8皇后问题（是吗？ ），对于何为8皇后问题，在这里就不做赘述（你就是懒 ）。在本篇博客中，我们将就8皇后问题的变种问题n皇后问题进行分析。 首先上题目 题目链接Acwing 棋盘问题 给定一个 N×N 的棋盘，请你在上面放置 N 个棋子，要求满足：每行每列都恰好有一个棋子 每条对角线上都最多只能有一个棋子1 2 3 4 5 6------------------------- 1 | | O | | | | |--------------...