计算算法的时间所消耗的时间，一般有两个方案： 1.事后统计的方法,这个不可靠，1.想对算法所消耗时间进行测评，必须先依据算法的编制的程序让它实际运行 2.所测时间依赖与计算机的硬件软件等因素，有时容易掩盖算法本身的优势 2.事前统计的方法,人们通常采用的方法。一个高级语言编写的程序在计算机上运行所消耗的时间有4大因素：1.算法采用的策略、方法，2.编译代码的质量，3.硬件的执行指令的速度，4.问题的规模 时间复杂度： 一...
复杂度分析（下） 最好、最坏；平均；均摊时间复杂度 最好、最坏时间复杂度 代码示例1 # 代码示例1 def find(x, list_):for item in list_:if item == x:pos = list_.index(x)return pos上述代码时间复杂度：等于len(list_)=n => O(n) # 改写 def find2(x,list_):for item in list_:if item == x:return list_.index(x)假如list_=[1,2,3,4,5,6,7]，目标值：x=1；此时就能在O（1）的时间复杂度内找到该值；#最好 当x不存在这个列表中...
算法效率从以下两个方面考虑：时间效率：指的是算法所耗费的时间 空间效率：指的是算法执行过程中所耗费的存储空间时间 效率和空间效率有时候是矛盾的。 在这里我们只讨论事前分析法，因为事后分析法也和计算机的软硬件等其他客观条件有关。 事前分析法 一个算法的运行时间大致等于计算机执行一种简单操作（如赋值，比较，移动等）所需的时间与算法中进行的简单操作的次数的乘积。 以矩阵为例： for(i=1;i<=n;i++) //n+1次for(j=1...
算法时间复杂度分析 算法时间复杂度分析 在看一个算法是否优秀时，我们一般都要考虑一个算法的时间复杂度和空间复杂度。现在随着空间越来越大，时间复杂度成了一个算法的重要指标，那么如何估计一个算法的时间复杂度呢？ 时间复杂度直观体现 首先看一个时间复杂度不同的两个算法，解决同一个问题，会有多大的区别。下面两个算法都是用来计算斐波那契数列的，两个算法会有多大的差异。 斐波那契数列（Fibonacci sequence），...
1.事后分析估算方法 拿一个计时器统计时间。 public static void main(String[] args){long start = System.currentTimeMillis();int sum = 0;int n = 100;for(int i =1;i<=n;i++){sum+=i;}System.out.println("sum+" + sum);long end = System.curremTimeMillis(); }2.事前分析估算方法 高级语言编程在计算机上消耗取决于：算法采用的逻辑策略和方案； 编译产生的代码质量； 问题的输入规模 机器执行指令的速度计算1到100的和： 第...
1-02-时间复杂度与大O表示法 文章目录1-02-时间复杂度与大O表示法题目python代码描述算法结果新优化思路新优化代码新优化结果衡量算法效率的问题执行时间反应算法效率单靠时间值绝对可信吗？时间复杂度与“大O记法”如何理解“大O记法”最坏时间复杂度时间复杂度的几条基本计算规则 题目 如果 a+b+c=1000，且 a^2 + b^2=c^2（a,b,c 为自然数），如何求出所有a、b、c可能的组合?不允许依赖任何数学公式python代码描述算法 # 如果 a+...
一般ACM或者笔试题的时间限制是1秒或2秒。在这种情况下，C++代码中的操作次数控制在 107107 为最佳。 下面给出在不同数据范围下，代码的时间复杂度和算法该如何选择： n≤30, 指数级别, dfs+剪枝，状态压缩dpn≤100 => O(n3)，floyd，dpn≤1000 => O(n2)，O(n2logn)，dp，二分n≤10000 => O(n?√n) ，块状链表n≤100000 => O(nlogn) => 各种sort，线段树、树状数组、set/map、heap、dijkstra+heap、spfa、求凸包、求半平面交、二分...
引言 KMP算法应该是看了一次又一次，比赛的时候字符串不是我负责，所以学到的东西又还给网上的博客了…… 退役后再翻开看，看到模板，心想这不是\(O(n^2)\)的复杂度吗？ 有两个循环也不能看做是\(O(n^2)?\)的，这要用到摊还分析． 模板 这里用到的模板是算竞上的calc_next()Next[1] = 0;for (int i = 2, j = 0; i <= n; ++i) {while (j > 0 && a[i] != a[j + 1]) j = Next[j];if (a[i] == a[j + 1]) ++j;Next[i] = j;}kmp()for (in...
时间复杂度 O(N*logN)： 归并排序，堆排序（大根堆，小根堆，heapInsert/heapify)，快速排序（荷兰国旗问题）。归并排序 L — Mid — R 先让 左有序，右有序。 归并 谁小copy谁def mergeSort(data):def mergeSortFunc(data, L, R):if L==R:return mid = L+(R-L)//2mergeSortFunc(data, L, mid) //左部分 merge sortmergeSortFunc(data, mid+1, R)//右部分 merge sortmerge(data, L, R, mid) // 左右 mergedef merge(data, L, R, M)...
对于上一部分中的问题算法介绍。运行时间花费了120s，当然配置稍微低点的会花费更久的时间。并且如果将1000改为10000，甚至更高，那么花费的时间将会更加高。这里有没有一种方法对该算法进行优化呢？对于该问题，我们不难发现，对于已经确定的a，b，那么c是唯一确定的，因为c=1000?a?bc=1000-a-bc=1000?a?b，有了这样的一个思想，我们对上述代码进行改进 import time start_time = time.time()for a in range(1001):for b in range...
算法分析 本文符号释义 常见的复杂度有O(1)：常量时间阶 O(n)：线性时间阶 O(logn)：对数时间阶 O(n*logn)：线性对数时间阶 O (n^k)：k≥2，k次方时间阶下面书归正传 开始胡扯 算法分析第一个要解决的问题——What to analyze 衡量算法的一个重要指标就是runtime，影响runtime的因素有很多，比如使用的编译器，你的电脑本身存取速度读写速度等等，所以势必有其他可量化的，不受外界干扰的指标去多角度地衡量算法的好坏。 输入数据的...
前言 最一些算法基础的整理。 很多人提到算法就会涉及到数据结构。 个人理解之所以有数据结构是因为存储这个问题。 程序无论是读取硬盘还是内存，涉及到如何读取，读取问题呢，相当于找。那么如何能够快速的找到？关键在于当时我们怎么放，如何存放就是数据结构。 常见的数据结构：线，树，图。 个人理解，线是一维概念，图和树都是二维概念，当然还有三维概念，暂时不理解。 什么是算法？1+1等于2，算不算？ 个人理解，算。实际上...
桶排序桶排序的核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独用快排或者冒泡等排序算法进行排序。桶内排完序之后，再把桶里的数据按照顺序依次取出，组成的序列就是有序的了。 桶排序的时间复杂度是O(n)。我们分析一下，如果要排序的数据有n个，我们把它们均匀地划分到m个桶内，每个桶里就有k=n/m个元素。每个桶内部使用快速排序，时间复杂度为O(k * logk)。m个桶排序的时 间复杂度就是O(m * k * logk)，因为...
常见的时间复杂度： 常见的时间复杂度大小比较： 常见的排序算法的时间复杂付比较：
算法面试中 时间复杂度和空间复杂度 o(n) o(logn) 是什么？ 面试中经常问的各类算法，比如冒泡算法，堆排序算法，大家可以多关注我们语音分享，都有相关分析，不过还会遇到问是时间复杂度和空间复杂度O（n^2），O（1），这些是什么，一个算法的优劣主要从算法的所需时间和所占用的空间两个方面衡量。 什么是时间复杂度： int x=1; while (x <n) { x++; } 该算法执行次数是如果n=10, 执行次数就是10，n是个变量，用时间复杂度表示是...