时间频度:一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n)(T代表次数,n代表问题规模) 时间复杂度:呈现时间频度的变化规律,记为T(n)=O(f(n)) 指数时间:一个问题求解所需的执行时间m(n),依输入数据n呈指数倍成长(即 求解所需的执行时间呈指数倍成长) 常数时间:对一个算法,时间频度T(n)上界与输入的大小无关,记作O(1) 对数时间:算法为T(n)=O(log n),常见的对数时间的算法有二叉树的相关操作和二分搜索 线性时间:如果一个算法的时间复杂度为O(n),则称这个…

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度   常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n) 插入排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定 O(…

正则表达式   语法:             mport re #导入模块名 p = re.compile("^[0-9]") #生成要匹配的正则对象 , ^代表从开头匹配,[0-9]代表匹配0至9的任意一个数字, 所以这里的意思是对传进来的字符串进行匹配,如果这个字符串的开头第一个字符是数字,就代表匹配上了 m = p.match('14534Abc') #按上面生成的正则对象 去匹配 字符串, 如果能匹配成功,这个m就会有值, 否则m为None<br><br&g…

目录 1.算法基础 2.冒泡排序 3.时间复杂度 (1)时间频度 (2)时间复杂度 4.指数时间 5.常数时间 6.对数时间 7.线性时间 1.算法基础  要求:生成一个4*4的2维数组并将其顺时针旋转90度 #!_*_coding:utf-8_*_ array=[[col for col in range(5)] for row in range(5)] #初始化一个4*4数组 #array=[[col for col in 'abcde'] for row in range(5)] for…

Java数据结构和算法(一)概念 数据结构与算法目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10115867.html) 一.逻辑结构 数据之间的相互关系称为逻辑结构.通常分为四类基本结构: 集合 :结构中的数据元素除了同属于一种类型外,别无其它关系. 线性结构 :结构中的数据元素之间存在一对一的关系. 树型结构 :结构中的数据元素之间存在一对多的关系. 图状结构或网状结构 :结构中的数据元素之间存在多对多的关系. 二.存储结构 数据结构在计算机中有两种不同的存…

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.记为T(n). (2)时间复杂度 在刚才提到的时间频度中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时间频度T(n)也会不断变化.但有时我们想知…

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.记为T(n).(2)时间复杂度 在刚才提到的时间频度中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时间频度T(n)也会不断变化.但有时我们想知道它变化时呈现…

时间复杂度 算法分析 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.算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法.一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑. 一.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…

冒泡算法: 实现1: a = [,,,,,,,,,,,,,,] def bubble(badlist): sort = False while not sort: sort = True ): ]: sort = False badlist[i],badlist[i+] = badlist[i+],badlist[i] bubble(a) print(a) 实现2 data = [10,4,33,21,54,3,8,11,5,22,2,1,17,13,6] for j in range(len(…

冒泡排序 将一个不规则的数组按从小到大的顺序进行排序 data = [10,4,33,21,54,3,8,11,5,22,2,1,17,13,6] #第一次循环,最后一个数字不需要循环,因为最大值已经放到最右边 第二次循环后面两个数字都不需要循环,因为第二大的数字已经放到倒数第二个 for j in range(1,len(data)): print (j) for i in range(len(data)-j): if data[i] > data[i+1]: tmp = data[i+1]…

正则表达式: import re #导入模块名 p = re.compile(-]代表匹配0至9的任意一个数字, 所以这里的意思是对传进来的字符串进行匹配,如果这个字符串的开头第一个字符是数字,就代表匹配上了 m = p.match('14534Abc') #按上面生成的正则对象 去匹配 字符串, 如果能匹配成功,这个m就会有值, 否则m为None,if m: #不为空代表匹配上了 print(m.group()) #m.group()返回匹配上的结果,此处为1,因为匹配上的是1这个字符<br>…

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.记为T(n). (2)时间复杂度 在刚才提到的时间频度中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时间频度T(n)也会不断变化.但有时我们想知道它变化…

参考 http://www.cnblogs.com/kkun/archive/2011/11/23/2260312.html http://blog.csdn.net/wuxinyicomeon/article/details/5996675 常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 时间复杂度 空间复杂度 稳定性 复杂性 平均情况 最坏情况 最好情况 冒泡排序 O(n2) O(n2)  O(n) O(1) 稳定 简单  快速排序 O(n*log2n) O(n2)  O(n) O(log2…

一.时间复杂度 (1)时间频度: 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,它花费的时间就多.一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n). (2)时间复杂度: 在上面提到的时间频度中,n称为问题的规模,当n不断变化时,时间频度T(n)也会不断变化.但有时我们想知道它变化时呈现什么规律.为此,我们引入时间复杂度概念. 一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示,若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时,…

目录 1.迭代器&生成器 2.装饰器 a.基本装饰器 b.多参数装饰器 3.递归 4.算法基础:二分查找.二维数组转换 5.正则表达式 6.常用模块学习 #作业:计算器开发 a.实现加减成熟及括号优先级解析 b.用户输入1-2*((60-30+(-40/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 1.迭代器&…

本次我们学习<如何编写更好的SQL查询>系列的最后一篇文章. 时间复杂度和大O符号 通过前两篇文章,我们已经对查询计划有了一定了解.接下来,我们还可以借助计算复杂度理论,来进一步深入地挖掘和思考性能的提升.理论计算机科学这一领域聚焦于:根据难度来对计算问题进行分类.这些计算问题可以是算法问题,也可以是查询问题. 对于查询,我们可以不按照难度进行分类,而是按照运行查询并得到结果所需的时间来进行分类.这种方式也被称为按照时间复杂度进行分类. 使用大O符号,可以根据输入的增长速度来表示运行时间,因为…

列表生成 # -*- coding: utf-8 -*- # data =[1,2,3] # for index,i in enumerate(data): # print (index,i) # data[index]=i+1 # print(data) ###列表生成式 # data =[1,2,3] # data = [i+1 for i in data] # print(data) ###三元运算的方式列表生成式 data=[1,2,3,4,5,6,7] data= [i*2 if i>…

1>递归相关: 递归:递归算法是一种直接或间接地调用自身算法的过程,在计算机编写程序中,递归算法对解决一大类问题是十分有效的,它往往使算法的描述简洁而且                   易于理解: 特点: (1)递归就是在过程或函数中调用自身: (2)在使用递归策略时,必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口: (3)递归算法解题通常显得很简洁,但递归算法解题的运行效率较低,所以一般不提倡使用递归算法设计程序: (4)在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点,局部量等开辟了栈来存储,递归次…

二分查找 二分查找又称折半查找 优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好 缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难 折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表. 猜数字游戏 1.生成一个有序列表 2.用户猜测某个数字是否在列表中 代码: #!/usr/bin/env python # -*- conding-utf8 -*- def binary_search(data_source, find_n): mid = int(len(data_source)/2) if mid >= 1:…

挑战10个最难回答的Java面试题(附答案) - 里奥ii的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/79186037 1.java的基本编程单元是类,基本存储单元是变量: 2.对于.java文件而言,一个文件中可以有多个类,但是只能有一个class和.java的文件一致.同时一旦这个.java文件中存在外部的public类,那么这么外部的public类的类名必须和.java的文件名一致.但是考虑到内部类,一个.java文件中可以有多个内部public类,这些的名…

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&…

Python之路,Day4   本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器…

Python类与对象的概念类和对象--->万事万物都对象物以类聚.人以群分 --->?划分标准性别分 男女 中性成绩分 优秀 良好 不及格 类->根据类的属性来划分类的实例->实例化对象 ''' # coding=utf-8 类的语法 class 函数 def 类的语法: class 类名:# 顶格写 属性 函数 规范:类名 见名知意 首字母小写,其它单词首字母大写 驼峰式命名 # 举例--->创建一个对象/实例化 创建实例: a=类名() # 那么a就是一个对象 ''' c…

机器学习基础知识: (一).什么是机器学习? 对于某给定的任务T, 在合理的性能调度方案P的前提下, 某计算机程序可以自主学习任务T的经验E, 随着提供合适.优质.大量的经验E, 该程序任务T的性能逐步提高 这里最重要的是机器学习的对象: (1)任务Task, T, 一个或多个 (2)经验Experience, E (3)性能Performance, P 通俗的理解: 机器学习是人工智能的一个分支, 我们使用计算机设计一个系统, 使它能够根据提供的训练数据按照一定的方式来学习: 随着训练的次数的…

面向对象软件开发的优点有哪些? 答:开发模块化,更易维护和修改:代码之间可以复用:增强代码的可靠性.灵活性和可理解性. 多态的定义? 答:多态是编程语言给不同的底层数据类型做相同的接口展示的一种能力.一个多态类型上的操作可以应用到其他类型的值上面. 继承的定义? 答:继承给对象提供了从基类获取字段和方法的能力.继承提供了代码的重用行,也可以在不修改类的情况下给现存的类添加新特性 抽象的定义?抽象和封装的不同点? 答:抽象是把想法从具体的实例中分离出来的步骤,因此,要根据他们的功能而不是实现细节来…

做一些笔记记录自己的学习过程 第一节课介绍了数据结构的基本概念,首先没有直接给出相关的定义而是通过思考如何在书架上摆放书籍这样一个简单的类比了解到数据的组织方式的重要性,并通过printN函数的循环实现和递归实现的差异来说明解决问题方法的效率跟空间的利用效率有关,计算多项式在某一个给定点处的值来说明解决问题方法的效率与算法的设计有关. void PrintN(int N){int i; for (i=1;i<=N;i++){ printf("%d\n",i);}return;}/…

整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包…

主讲人 常象宇 大家好,我是likrain,本来我和网神说的是我可以作为机动,大家不想讲哪里我可以试试,结果大家不想讲第一章.估计都是大神觉得第一章比较简单,所以就由我来吧.我的背景是统计与数学,稍懂些计算机,大家以后有问题可以讨论. 今天我们来讲一下PRML第一章,这一章的内容是基于一些简单的例子对于机器学习中的基本概念给与介绍.这是为后续章节的介绍给一个铺垫.我今天讲的内容包括以下几个部分: 把书上的知识点做了个总结大概.首先我们来看一下,我个人理解的机器学习的定义:机器学习的分类有很多种,…

P问题.NP问题.NPC问题.NP难问题的概念 离入职尚有几天时间,闲来无事,将大家常见却又很容易搞糊涂的几个概念进行整理,希望对大家有所帮助.你会经常看到网上出现“这怎么做,这不是NP问题吗”.“这个只有搜了,这已经被证明是NP问题了”之类的话.你要知道,大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题.他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念.NP问题并不是那种“只有搜才行”的问题,NPC问题才是.好,行了,基本上这个误解已经被澄清了.下面的内容都是在讲什么是P问题,什么是NP问题,什么是N…

首先说明一下后缀树系列一共会有三篇文章,本文先介绍基本概念以及如何线性时间内构件后缀树,第二篇文章会详细介绍怎么实现后缀树(包含实现代码),第三篇会着重谈一谈后缀树的应用. 本文分为三个部分, 首先介绍一下后缀树的“前身”-- trie树以及后缀树的概念: 然后介绍一下怎么通过trie树在平方时间内构件后缀树: 最后介绍一下怎么改进从而可以在线性时间内构件后缀树: 一,从trie树到后缀树 在接触后缀树之前先简单聊聊trie树,也就是字典树.trie树有三个性质: 根节点不包含字符,除根节点外每…