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算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度。1.时间复杂度（1）时间频度 一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记...
复杂度图示复杂度小结O(n^2) 平方阶排序 -- 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。O(nlog2n) 线性对数阶排序 -- 快速排序、堆排序和归并排序；O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数 -- 希尔排序O(n) 线性阶排序 -- 基数排序，此外还有桶、箱排序。内部排序和外部排序排序算法可以分为内部排序和外部排序。内部排序是数据记录在内存中进行排序。外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中...
1 vector内部实现: 数组 // 就是没有固定大小的数组，vector直接翻译是向量的意思支持操作:begin(), //取首个元素，返回一个iteratorend(), //取末尾（最后一个元素的下一个存储空间的地址）size(), //就是数组大小的意思clear(), //清空empty(), //判断vector是否为空[] //很神奇的东东，可以和数组一样操作//举例： vector a; //定义了一个vector//然后我们就可以用a[i]来直接访问a中的第i + 1个元素！和数组的下标一模一样！...
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...
与其它一般的算法并不一样，因为梯度下降是迭代算法，也跟初始化的值有关系，也跟步长有关。那么是否能比较各个算法之间的复杂度呢？直观方法：每个方法都跑一下。核心：需要多少次迭代？方法：收敛分析
一、时间复杂度logN的时间复杂度的来源：while(i<num)i = i * 2;//i*2*2*2*2*2......一共有log2N个2相乘，log2(8) = 3，所以要乘到8相当于有3个即log2(8)个2相乘。乘就是嵌套 二、空间复杂度 int类型是4个字节32位 一个变量的空间复杂度是1，数组等容器的空间复杂度是n。 要注意！递归会用到递归栈stack来保存信息，这是空间复杂度（即使没有用到变量）也是n 常用的空间复杂度还有n^2 logN和NlogN的空间复杂度不常用。 三、折中 时...
前言本篇文章收录于专辑：http://dwz.win/HjK你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。大家都知道，数据结构与算法解决的主要问题就是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快， 如何让代码更节省存储空间。所以，“快”和“省”是衡量一个算法非常重要的两项指标，也就是我们经常听到的时间复杂度和空间复杂度分析。那么，为什么需要复杂度分析呢？复杂度分析的方法论是什么呢？这就是我们本节要解决的...
前言本篇文章收录于专辑：http://dwz.win/HjK，点击解锁更多数据结构与算法的知识。你好，我是彤哥，一个每天爬二十六层楼还不忘读源码的硬核男人。上一节，我们从最坏、平均、最好三种情况分析了算法的复杂度，得出结论，通常来说，使用最坏情况来评估算法的复杂度完全够用了。但是，有些算法是不能使用最坏情况来评估算法的复杂度的。那么，有哪些算法呢？本节，我们将从动态数组以及快速排序这两个个例入手来分析不能使用最坏情...