ASL(Average Search Length),即平均查找长度,在查找运算中,由于所费时间在关键字的比较上,所以把平均需要和待查找值比较的关键字次数成为平均查找长度. 它的定义是这样的: 其中n为查找表中元素个数,Pi为查找第i个元素的概率,通常假设每个元素查找概率相同,Pi=1/n,Ci是找到第i个元素的比较次数. 当然,有查找成功,就有查找不成功,即要查找元素不在查找表中.针对不同查找方式的查找成功与不成功,我接下来会说,这也是一我一开始有点乱的地方. 一个算法的ASL越大,说明时间性

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

时间复杂度 O(log n) 意味着什么? 预先知道算法的复杂度是一回事,了解其后的原理是另一件事情. 不管你是计算机科班出身还是想有效解决最优化问题,如果想要用自己的知识解决实际问题,你都必须理解时间复杂度. 先从简单直观的 O(1) 和 O(n) 复杂度说起.O(1) 表示一次操作即可直接取得目标元素(比如字典或哈希表),O(n) 意味着先要检查 n 个元素来搜索目标,但是 O(log n) 是什么意思呢? 你第一次听说 O(log n) 时间复杂度可能是在学二分搜索算法的时候.二分搜索一定

定义 ​ 对于不同的机器环境而言,确切的单位时间是不同的,但是对于算法进行多少个基本操作(即花费多少时间单位)在规模数量级上却是相同的,由此可以忽略机器环境的影响而客观的反应算法的时间效率. 对于算法的时间复杂度效率,我们可以用"大O记法"来表示. "大O记法":对于单调的整数函数f,如果存在一个整数函数g和实常数c>0,使得对于充分大的n总有f(n)<=c*g(n),就说函数g是f的一个渐近函数(忽略常数),记为f(n)=O(g(n)).也就是说,在趋

[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4724692.html [正文]  一.数据结构涵盖的内容: 二.算法的基本概念: 1.算法的概念: Algorithm,是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列,其中每一条指令表示一个或者多个操作. 2.算法的特性: 有穷性:指令序列是有限的 确定性:每条语句的含义明确,无二义性 可行性

阅读目录 什么是算法 算法效率衡量 算法分析 常见时间复杂度 Python内置类型性能分析 数据结构 顺序表 链表 栈 队列 双端队列 排序与搜索 冒泡排序 选择排序 插入排序 希尔排序 快速排序 归并排序 常见排序算法效率比较 搜索 树与树算法 二叉树 二叉树的遍历 补充: 什么是算法 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想. 算法的五大特性 输入: 算法具有0个或多个输入 输出: 算法至少有1个或多个输出 有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不会无限循环,并且每一个步骤可以在可接受的

卷 TOSHIBA EXT 的文件夹 PATH 列表卷序列号为 AE86-8E8DF:.│ python就业班-淘宝-目录.txt│ ├─01 网络编程│ ├─01-基本概念│ │ 01-网络通信概述.flv│ │ 02-IP地址.flv│ │ 03-Linux.windows查看网卡信息.flv│ │ 04-ip地址的分类-ipv4和ipv6介绍.flv│ │ 05-(重点)端口.mp4│ │ 06-端口分类:知名端口.动态端口.flv│ │ 07-socket介绍.mp4│ │ │ ├─02

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

2018-05-01 11:10:54 本文介绍了输入数据规模和时间复杂度上限的关系,可以通过数据规模推算使用算法的类型. < 10: O(n!) permutation < 15: O(2^n) combination < 50: O(n^4) DP < 200: O(n^3) DP, all pairs shortest path < 1,000: O(n^2) DP, all pairs, dense graph < 1,000,000: O(nlogn), so

数据结构与算法(Python) Why? 我们举一个可能不太恰当的例子: 如果将最终写好运行的程序比作战场,我们码农便是指挥作战的将军,而我们所写的代码便是士兵和武器. 那么数据结构和算法是什么?答曰:兵法! 我们可以不看兵法在战场上肉搏,如此,可能会胜利,可能会失败.即使胜利,可能也会付出巨大的代价.我们写程序亦然:没有看过数据结构和算法,有时面对问题可能会没有任何思路,不知如何下手去解决:大部分时间可能解决了问题,可是对程序运行的效率和开销没有意识,性能低下:有时会借助别人开发的利器暂时解决

算法的提出 算法的概念 算法是计算机处理信息的本质,因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务.一般地,当算法在处理信息时,会从输入设备或数据的存储地址读取数据,把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用. 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想. 对于算法而言,实现的语言并不重要,重要的是思想. 算法可以有不同的语言描述实现版本(如C描述.C++描述.Python描述等),我们现在是在用Python语言进行描述实现. 算法的五大特性 输入: 算法具有0个或多个

之前第5节课留了个疑问,是关于"时间t被安排进R"的时间复杂度能不能为Ο(log2n)?"和BST时间复杂度Ο(h)的关系.第6节对此继续了深入的探讨.首先我们知道BST的h是指树的高,即从根到叶子结点最长路径的长度.但由于树结构不同平衡情况,高h的结果也不一样,如下图所示:  一.结点的高 由此可以看出,平衡树结构下的高h具有计算性.那么接下来我们再看下各结点的高(height of node)的计算方式,它是从该节点位置下到最底部的叶子节点的最长路径长度 (height

第5节课主要讲述了二分搜索树概念和BST排序.讲师提出一个关于"跑道预订系统"的问题,假设飞机场只有一个跑道,飞机需要为未来降落时间t进行预订,如果时间集合R中,在t时间前后k分钟内没有其他飞机着陆计划,时间t可以被安排进R中.那么请问"时间t被安排进R"的时间复杂度能不能为Ο(log2n)(假设R长度为n)? 首先我们先看下图的一个例子: 如果现在时间是37, 然后R集合中,在41.2,49,和56.3三个时间点上,其他飞机已经预订了跑道.如果我此次要预订t=53

由于去跳啦啦操没有上课... 介绍 折半查找,又称作二分查找.这个查找的算法的特点,就是,要求数据要是有序的. 1 ,存储结构一定是顺序存储 2 ,关键字大小必须有序排列 然后,利用这组有序的数据之间的关系,来进行折半的查找. 比方说,这组数据是升序排列的.一开始,首先对比这组数据的中间的项与关键值(key)的关系.若是关键值(key)>中间值,则说明,关键值(key)在中间值的右侧,因此将这组数据的区间缩小为以中间值为最左侧的小区间.然后,继续用中间值进行比较,以此类推,最终肯定会找到在数组当

对于斐波拉契经典问题,我们都非常熟悉,通过递推公式F(n) = F(n - ) + F(n - ),我们可以在线性时间内求出第n项F(n),现在考虑斐波拉契的加强版,我们要求的项数n的范围为int范围内的非负整数,请设计一个高效算法,计算第n项F(n).第一个斐波拉契数为F() = . 给定一个非负整数,请返回斐波拉契数列的第n项,为了防止溢出,请将结果Mod . 斐波拉契数列的计算是一个非常经典的问题,对于小规模的n,很容易用递归的方式来获取,对于稍微大一点的n,为了避免递归调用的开销,可以用

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.背景 判断点面关系的算法有很多,在我之前的博文中有一篇专门对其进行了描述:判断点是否落在面中的Oracle存储过程描述.其中提到了三种常见判断点面关系的算法: a差乘判别法(只针对凸多边形) b.面积判别法(只针对凸多边形) c.角度和判别法等(任意多边形均可) 但是以上直接判断点面关系的算法,其时间复杂度是相对很高的.假设一个面有N个点,那么判断1个点与该面的关

尝试表达 本人试着去表达约瑟夫环问题:一群人围成一个圈,作这样的一个游戏,选定一个人作起点以及数数的方向,这个人先数1,到下一个人数2,直到数到游戏规则约定那个数的人,比如是3,数到3的那个人就离开这个游戏:按这样的规则,剩下一个人,游戏就结束,这个人就为赢家.(读者可以试着表达,不认同,直接忽略) 抽象分析 这个人就是一个数据个体,数据结点,数据元素.上面产生的数据结构为:单方向循环的链.可以用链表实现,也可以用数组来实现. 链表到数组的迁移 人(数据元素. 数据结点.数据个体) 结点关系 (

马上要到校招了,复习下相关的基础知识. 时间复杂度是什么? 官方解释: 算法的执行时间需要依据算法所编制的程序在计算机上于运行时所消耗的时间来度量.在算法中可以使用基本的语句的执行次数作为算法的时间复杂单位,可以认为一个特定算法时间性能只依赖于问题的规模(n),或者说它是一个特定算法时间性能只依赖于问题n的一个函数f(n),当问题规模n趋近于无穷大时的时间量级就称为算法的渐近时间复杂性,简称时间复杂度. 其实说白了就是看这个程序可以执行多少步,看它是否有循环,最后在把值估计计算下就是时间复杂度了

时间复杂度: 常用的时间复杂度有:常数级,对数级,线性级 线性对数级 平方级,立方级别,多项式级别,指数级别,阶乘级别 这里我们主要探讨对数级,线性级,平方级,指数级---为什么不讨论其他的?别的我也不会啊--- 囧 f(x)  ε O(n*n):这里指的是f这个函数的增长速度 不会以后n*n快 这里的x指的是特定的输入 用n来估算x的范围大小 我们先写一段代码.QAQ: def exp1(a,b): ans =1 while(b>0): ans *=a b -=1 return ans 这个方

http://www.169it.com/article/3215620760.html http://www.cnblogs.com/sharpfeng/archive/2012/09/18/2691096.html 在C++的STL库中,要实现排序可以 通过将所有元素保存到vector中,然后通过sort算法来排序,也可以通过multimap实现在插入元素的时候进行排序.在通过 vector+sort进行排序时,所有元素需要先存入vector容器中,sort在排序时又需要将元素全部取出来再进

Description An ascending sorted sequence of distinct values is one in which some form of a less-than operator is used to order the elements from smallest to largest. For example, the sorted sequence A, B, C, D implies that A < B, B < C and C < D.