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排序图表:一、插入排序 每次将一个待排序的数据，跟前面已经有序的序列的数字一一比较找到自己合适的位置，插入到序列中，直到全部数据插入完成。 二、希尔排序 先将整个待排元素序列分割成若干个子序列（由相隔某个“增量”的元素组成的）分别进行直接插入排序，然后依次缩减增量再进行排序，待整个序列中的元素基本有序（增量足够小）时，再对全体元素进行一次直接插入排序。由于希尔排序是对相隔若干距离的数据进行直接插...
class Solution {public double findMedianSortedArrays(int[] A, int[] B) {int m = A.length;int n = B.length;if (m > n) { // to ensure m<=nint[] temp = A; A = B; B = temp;int tmp = m; m = n; n = tmp;}int iMin = 0, iMax = m, halfLen = (m + n + 1) / 2;while (iMin <= iMax) {int i = (iMin + iMax) / 2;int j = halfLen - i;if (i < iMax && B[j-1] > A[i]){iMin = i + 1; // i is too small}else if (i > iMin && A...
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...
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...
T(n) = O(fn)所有代码的执行时间T(n)与每行代码的执行次数n成正比 大 O 时间复杂度实际上并不具体表示代码真正的执行时间，而是表示代码执行时间随数据规模增长的变化趋势，所以，也叫作渐进时间复杂度（asymptotic time complexity），简称时间复杂度。 时间复杂度分析只关注循环执行次数最多的一段代码 加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 乘法法则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积常量阶O(1) 一般...
单向链表：最好情况：头节点 O(1)最坏情况：尾节点 O(n)双向链表：最好情况：insert/delete 头节点/尾节点 O(1)最坏情况：元素不在数组中，遍历所有元素 O(n)数组擅长读取，链表擅长写入。写入要先读取定位，再写入。 读取场景：任意序位读取，复杂度： 数组O(1)，链表O(n)。写入场景：任意序位写入，定位复杂度：数组O(1)，链表O(n)；写入复杂度：数组O(n)，链表O(1)。为什么数组的插入的复杂度是O(1)?在数组尾部插入就是O(1)，因...
算法的时间与空间复杂度 事后分析法 缺点：不同的数据规模，不同的机器下算法运行的时间不同，无法做到计算运行时间 事前分析法 大O时间复杂度 渐进时间复杂度 随着n的增长，程序运行时间跟随n变化的趋势 几个原则 去掉常数项 2(n^2) =n^2 一段代码取时间复杂度最高的 test(n) {//时间复杂度n^3for(int i = 0; i < n ; i++){for(int i = 0; i < n ; i++){for(int i = 0; i < n ; i++){print(n);}}}//时间复杂度n^2for(int i = 0; ...
算法的时间复杂度
算法的时间复杂度 度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1) 事后统计的方法 这种方法可行, 但是有两个问题：一是要想对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序； 二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件、软件等环境因素, 这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能较那个算法速度更快。 2) 事前估算的方法 通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优。常见的时间复杂度： ? 常数阶 O(1)、对数阶 O(log...
如何评估算法时间开销算法的时间复杂度一个语句的频度：该语句在算法中被重复执行的次数。 算法中所有语句的频度之和记为T(n)。它是该算法问题规模n的函数，时间复杂度主要分析T(n)的数量级。 算法中基本运算（最深层循环内的语句）的频度与T(n)同数量级，因此通常采用算法中基本运算的频度f(n)来分析算法的时间复杂度。 算法的时间复杂度记为 T(n) = O(f(n)) O的含义是T(n)的数量级，其严格的数学定义是：若T(n)和f(n)是定义在正...