大O的理解： n表示数据规模 O(f(n)) 表示运行算法所需要执行的指令数（运行时间），和f(n)成正比 O(f(n)) 可以理解为： t = a*f(n) + b = f(n) 简单验证程序算法复杂度的方法：将数据规模依次成倍增长，查看运行时间的增长规律，或作出 t-n 的坐标图观察。 “均摊复杂度” 和 “复杂度震荡”二分查找法 O(logn) 所需执行指令数：a*logn 寻找数组中的最大/最小值 O(n) 所需执行指令数：b*n 归并排序算法 ...
我们假设计算机运行一行基础代码需要执行一次运算。int aFunc(void) {printf("Hello, World!\n"); // 需要执行 1 次return 0; // 需要执行 1 次 }那么上面这个方法需要执行 2 次运算int aFunc(int n) {for(int i = 0; i<n; i++) { // 需要执行 (n + 1) 次printf("Hello, World!\n"); // 需要执行 n 次}return 0; // 需要执行 1 次 }这个方法需要 (n + 1 + n + 1) = 2n + 2 次运算。 我们把 算法需要...
一、什么是复杂度分析？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”。 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。 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。 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、为什么要进行复杂度分析？ 2.1 事后统计法 2.2.1 概念通过运行代码跑，统计、监控，得到算法执行的时间和占用的内存大小...
一、算法的时间复杂度定义 在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度。记作：T(n)=O(f(n))。它表示随问题n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称为时间复杂度。其中，f(n)是问题规模n的某个函数。 这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法，我们称之为大0记法。 二...
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度 首先要清楚一点，大O表示法的时间复杂度高不代表程序运行时间长，空间复杂度高不代表占用空间多。 他们表示的是代码执行时间随着数据规模增长的变化趋势。和算法储存空间与数据规模之间的增长关系。 时间复杂度判断方法 1、只关注循环次数最多的一段代码 2、加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 3、乘法原则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积 常见的复杂度量级...
数据结构和算法本身要解决程序 运行“快”，空间“省”的问题 执行效率是一个重要的考核标准 主要看时间、空间复杂度分析 时间复杂度分析 （大0复杂度表示法） int cal (int n){ int a = 0 ; int i=0 ; for (;i<=n;i++) { a = a + i; } return a; } 假设 每行执行的时间为unittime ; 则上述代码执行的时间为 T （n） = （1+1+n+n+1）*unittime = (2n+3)*unittime 再复杂一些代码分析方法也是一样，所以代码执行...
前言：大家都知道数据结构和英语，就如同程序员的两条腿一样；只有不断的积累，学习，拥有了健壮的“双腿”才能越走越远；在数据结构和算法的领域，不得不承认自己就是一只菜鸟；需要不断的学习；在学习过程中，经常会有一些自己的看法，和别人独特的见解；我都会一一做好笔记，以便进步； 正文：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”，而时间、空间复杂度做为数...
算法时间复杂度定义分析时间复杂度-推导大O阶方法常见时间复杂度（大O记号表示）最坏情况与平均情况时间复杂度排序 定义时间复杂度 算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T（n） = O（f(n)）。 它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同，称作算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。其中f（n）是问题规模n的某个函数。 大O记号 用大写O（）来体现算法时间你复杂度的记法。一般情况下，随着n的...
本章讲解： 最好情况时间复杂度: 代码在最理想情况下执行的时间复杂度 最坏情况时间复杂度: 代码在最坏情况下执行的时间复杂度 平均情况时间复杂度: 代码在所有情况下执行的次数的加权平均值 均摊时间复杂度: 代码在执行的所有复杂度情况中绝大部分是低级别的复杂度， 个别情况是高级别复杂度且发生具有时序关系时，可以将这个高级别 复杂度均摊到低级别复杂度上，基本上均摊结果就等...
复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？ 复杂度分析是整个算法的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。 为什么需要复杂度分析？ 1、程序测试结果非常依赖测试环境 2、测试结果受数据规模的影响很大 我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略的估计算法的执行效率的方法， 就是时间、空间复杂度分析方法。 大O复杂度表示法 Go语言示例代码：...
吐槽 国庆假期第三天，昨天出去胡吃海喝，和朋友出去逛逛寺庙，然后今天早上又来实验室，给猫猫铲臭臭真的臭死我了，一见我就往我身上冲emmmmmmmmmm，今天就把上周就该写的复杂度分析这块写下，因为这块真的还蛮重要的 //我看的是极客时间上一个老师讲的，就是把他讲的梳理一下 本文思维导图我觉得复杂度这块主要就是这些，而且分析最多的也是时间复杂度 为什么要有复杂度分析？ 这个问题，我之前学的时候重来没想过，写项目的时间...
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...
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...
正文 懒得写过程了，少量的数学推导。 直接上结论：时间复杂度用的更多，人的耐心，你懂得； 时间复杂度低了，有时候会牺牲空间复杂度； 主要跟计算次数有关系，所以计算的是次数x，n是参数值； T(n) = O(f(n))；举例：fn具体的可能是nlogn+1+n，大O写法就是，O(nlogn)，即，取最高阶（因为对时间影响最大） 对于不同的时间增长影响，有图，一般而言O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(Cn)时间复杂度分析的基本策略是：从内...