递归算法应该都不陌生，其实最开始遇见递归应该是在数学课上，类似于f(x)=f(x-1)+f(x+1)，f(1)=1，f(2)=4，f(3)=3这种数学题大家应该见过不少，其实思想就是层层递归，最终将目标值用f(1)，f(2)，f(3)表示。 之前做了一个需求，需要实现类似操作系统文件夹的功能，我们用MySQL数据库记录数据，表字段有4列，分别是id，index_name，pid，is_directory，index_name记录文件或文件的名字，pid记录它的父级id，is_directory标记它是文件...
判断题 1-1这题没法解释 1-2具体增长速度看，函数图像 红色 xlog(x^2) 黑色 x^2log(x)1-32^n 与 n^n ，n较小时2^n，具体看图1-4F(PTA得分答案：T)。100为常数 so，常数*logN 是 O(logN)的。 1-5F。1000为常数(NlogN)/常数 是 O(NlogN)的。 1-6F。当N的取值恰为logN = N的解， 则二者相等 1-7T。算法的时间复杂度未必与规模正相关
数据结构测参见算法分类如下（图片来源https://www.cnblogs.com/hokky/p/8529042.html） 3.直接选择排序：每次查找当前序列中的最小元素，然后与序列头进行交换，再查询剩余序列中的长度，依次类推下去。 代码如下：#include <iostream>using namespace std;int main() {int s[]={10,9,8,7,6,5,4,3,2,1};for(int i=0;i<10;i++){int min=i;for(int j=i+1;j<10;j++){if(s[j]<s[min])min=j;}cout<<"s[min]: "<<s[min]<<endl;int ...
原文链接：https://blog.csdn.net/zolalad/article/details/11848739通常，对于一个给定的算法，我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基...
原文: http://blog.gqylpy.com/gqy/341 "补充 空间复杂度：用来评估算法占用内存大小的式子。什么是算法？算法（Algorithm）：一个计算过程，解决文件的方法时间复杂度 先总结时间复杂度是用来评估算法运行时间的一个式子（单位）。 一般来说，时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢。 长安的时间复杂度（按效率排序）： O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n2logn) < O(n3) 不常见的时间复杂度： O(n!) O(2n) O(nn)对...
一：算法概念 算法（Algorithm）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。 主要从算法所占用的「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「...
题目：长度为n的顺序表L，编写一个时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)的算法，该算法删除线性表中所有值为x的数据元素。 思想： 记录等于X的值的个数i，遇到不是X的位置就把值放到前面i个位置上 代码展示： #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define ElemType int #define InitSize 100 #define addsize 10//长度为n的顺序表L，编写一个时间复杂度为O(n)，空间复杂度为O(1)的算法，该算法删除线性表中所有值为x的数据元素。t...
原文链接：http://www.cnblogs.com/BrainDeveloper/archive/2011/08/20/2147284.html百度面试题，假设一整型数组存在若干正数和负数，现在通过某种算法使得该数组的所有负数在正数的左边，且保证负数件和正数间元素相对位置不变。时空复杂度要求分别为：o(n),o(1) 例如 -3 4 2 -1 7 3 -5 排序后 -3 -1 -5 4 2 7 3 大家一起讨论吧，好多地方在讨论，但是都没有一个好的结果。转载于:https://www.cnblogs.com/BrainDeveloper...
算法 空间复杂度 时间复杂度（平均/最坏） 稳定性冒泡排序 O(1) O(n2)/O(n2) 稳定选择排序 O(1) O(n2)/O(n2) 不稳定插入排序 O(1) O(n2)/O(n2) 稳定希尔排序 O(1) O(nlogn)/O(ns) （s为步长） 不稳定快速排序 O(logn) O(n*logn)/O(n2) 不稳定归并排序 O(n) O(nlogn)/O(nlogn) 稳定堆排序 O(1) O(nlogn)/O(nlogn) 不稳定时间复杂度：是同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在...
算法分析算法分析即指对一个算法所需要的资源进行预测内存，通信带宽或者计算机硬件等资源偶尔是我们关心的 通常，资源是指我们希望测度的计算时间RAM模型分析一个算法之前，需要建立一个实现技术的模型，包括描述所用资源及其代价的模型 RAM模型：单处理器，随机存取RAM指令一条接一条地执行，没有并发操作（单处理器） 包含真实计算机中的常见指令：算术，数据移动，控制 每条指令所需时间为常量 数据类型为整型和浮点型灰色领域...
如何计算java中算法的空间和时间复杂度. 执行的总时间[使用System.nanoTime()]是否等于任何算法或函数的时间复杂度？ 示例：斐波纳契数列中第n个数的空间和时间复杂度估计解决方法:时间复杂度是理想化机器上可扩展性的理论指示. (关于算法,而不是机器) System.nanoTime()将告诉您特定机器在特定数据输入的特定状态下花了多长时间. 时间复杂度对于计算最坏情况值更好,如果您有特定的用例需要考虑,则测量更有用.
转载自——》https://www.cnblogs.com/ninedream/p/11203704.html ?最小生成树：一个有 n 个结点的连通图的生成树是原图的极小连通子图，且包含原图中的所有 n 个结点，并且有保持图连通的最少的边。简单来说就是有且仅有n个点n-1条边的连通图。而最小生成树就是最小权重生成树的简称，即所有边的权值之和最小的生成树。最小生成树问题一般有以下两种求解方式。 一、Prim算法参考了Feynman的博客 Prim算法通常以邻接矩阵作为储存结...
我正在研究算法复杂性分析.我有不整合的问题或C(n,k).int C(int n, int k){if(n==k || k==0)return 1;return C(n-1, k) + C(n-1, k-1); }如何确定其执行复杂度或T(n)？解决方法:你正在寻找的复发是T(n,k) = T(n-1,k) + T(n-1,k-1) + O(1) with T(n,n) = T(n,0) = O(1)显然,n每步减少一个.如果我们忽略(只是暂时)存在参数k,基本上每个步骤的调用次数加倍.这种情况发生了n次,直到n = 1.现在C(1,k)返回1.所以你最多调用C...
相信提到斐波那契数列，大家都不陌生，这个是在我们学习 C/C++ 的过程中必然会接触到的一个问题，而作为一个经典的求解模型，我们怎么能少的了去研究这个模型呢？笔者在不断地学习和思考过程中，发现了这类经典模型竟然有如此多的有意思的求解算法，能让这个经典问题的时间复杂度降低到 \(O(1)\) ，下面我想对这个经典问题的求解做一个较为深入的剖析，请听我娓娓道来。 我们可以用如下递推公式来表示斐波那契数列 \(F\) 的第? \(n...
时间复杂度分析 要点只关注循环执行次数最多的一段代码 总复杂度等于量级最大的那段代码 嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积复杂度量级 多项式量级常量阶O(1) 对数阶O(logn) 线性阶O(n) 线性对数阶O(nlogn) 平方阶O(n^2) 立方阶O(n^3)非多项式量级 //当数据规模急剧增大，求解时间会无限延长。指数阶O(2^n) 阶乘阶O(n!)常见多项式复杂度 O(1) int i = 8; int j = 6; int sum = i + j;O(logn) int i = 1;while (i < n) ...