1.时间复杂度分析O(f(n)) 分析方法 只关注循环执行次数最多的一段代码 加法原则 乘法原则 高优先级原则 常见时间复杂度量级 多项式量级和非多项式量级.其中,非多项式量级只有两个:O(2^n) 和 O(n!). 我们把时间复杂度为非多项式量级的算法问题叫作 NP(Non-Deterministic Polynomial,非确定多项式)问题. 当数据规模 n 越来越大时,非多项式量级算法的执行时间会急剧增加,求解问题的执行时间会无限增长. 2.O(1) O(1) 只是常量级时间复杂度的一种表…
1.线性表 线性表(英语:Linear List)是由n(n≥0)个数据元素(结点)a[0],a[1],a[2]-,a[n-1]组成的有限序列. 其中: 数据元素的个数n定义为表的长度 = "list".length() ("list".length() = 0(表里没有一个元素)时称为空表) 将非空的线性表(n>=1)记作:(a[0],a[1],a[2],-,a[n-1]) 数据元素a[i](0≤i≤n-1)只是个抽象符号,其具体含义在不同情况下可以不同 一…
上一节内容[algo&ds]4.树和二叉树.完全二叉树.满二叉树.二叉查找树.平衡二叉树.堆.哈夫曼树.散列表 7.B树 B树的应用可以参考另外一篇文章 8.字典树Trie Trie 树,也叫"字典树".顾名思义,它是一个树形结构.它是一种专门处理字符串匹配的数据结构,用来解决在一组字符串集合中快速查找某个字符串的问题.它的一个经典应用场景就是输入框的自动提示. 举个例子来说明一下,我们有 6 个字符串,它们分别是:how,hi,her,hello,so,see.我们希望在里面…
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(…
前言 我们在前面的排序算法的学习中了解到了,排序算法的分类,效率的比较所使用到的判断标准,就包括时间复杂度和空间复杂度,当时因为这两个定义还是比较难以理解的,所以决定单独开一篇文章,记录一下学习的过程. *** 关于时间复杂速度与空间复杂度的基本了解 学习一项知识之前,首先要做的,就是对它要有一个基本的了解,这里我们先来看看这两者的相关的介绍: 在计算机科学中,算法的时间复杂度(Time complexity)是一个函数,它定性描述该算法的运行时间.这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数.时…
什么是算法? 计算机是人的大脑的延伸,它的存在主要是为了帮助我们解决问题. 而算法在计算机领域中就是为了解决问题而指定的一系列简单的指令集合.不同的算法需要不同的资源,例如:执行时间或消耗内存. 如果一个算法执行时间需要好几年或者需要占用非常大的内存,那么这算法几乎毫无用处,即使有价值使用场景也非常有限. 因此,一般上我们讨论一个算法的优劣的时候可以通过时间和空间两个维度来衡量,也就是常说的: 1.时间复杂度: 2.空间复杂度: 我们当然希望执行时间和消耗内存都越少越好,但很多时候其实我们无法同…
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度. 其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量: 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间. (算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度). 简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间 时间复杂度 计算时间复杂度的方法: 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项 去除最高阶项的系数 按数量…
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度. 其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量: 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间. (算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度). 简单来说,时间复杂度指的是语句执行次数,空间复杂度指的是算法所占的存储空间 计算时间复杂度的方法: 用常数1代替运行时间中的所有加法常数 修改后的运行次数函数中,只保留最高阶项 去除最高阶项的系数 按数量级递增排列,…
1. 博客背景 今天有同事在检查代码的时候,由于函数写的性能不是很好,被打回去重构了,细思极恐,今天和大家分享一篇用js讲解的时间复杂度和空间复杂度的博客 2. 复杂度的表示方式 之前有看过的,你可能会看到这么一串东西 T(n) = O(f(n)) S(n) = O(f(n)) 这个叫做大O表示法,其中的T代表的是算法需要执行的总时间 S表示的算法需要的总空间 f(n)表示的是代码执行的总次数 举个例子 function go(n) { var item = 0; // 这里执行了一次 for…
本博客内容耗时4天整理,如果需要转载,请注明出处,谢谢. 1.树 1.1树的定义 在计算机科学中,树(英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实作这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合.它是由n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合.把它叫做"树"是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的.它具有以下的特点: 每个节点都只有有限个子节点或无子节点: 没有父节点的节点称为根节点: 每一个非根节点有且只有一个父节点: 除了根节…