写在前面: 今天有一场考试,考到了Big-O的知识点,考到了一道原题,原题的答案我记住了,但实际题目有一些改动导致答案有所改动,为此作者决定重新整理一下复杂度相关知识点 Efficiency and Complexity. 我觉得的学习Big-O之前有必要先了解一下以下这些知识,其中大部分翻译自我们老师的课件,也有一部分自己理解加入,如果有专业名词翻译错误欢迎指正! 时间复杂度与空间复杂度 在写程序的时候,我们通常需要判断某一个算法或者程序是否可以完成某一项任务.拿12306的铁路订票系统举例,

八种排序分别是:直接插入排序.希尔排序.冒泡排序.快速排序.直接选择排序.堆排序.归并排序.基数排序. 希尔排序在时间性能上优于直接插入排序,但希尔排序是一种不稳定排序. 快速排序的时间性能也优于冒泡排序,但快速排序是不稳定排序. 堆排序在对记录较少的数据进行排序时并不有效,但对数量很大的数据排序时很有效. 归并排序的最大特点是稳定. 具体算法代码: /** * Created by CLY on 2017/3/17. */ package pers.cly.sorting; /** * 排序工

算法代码: /** * Created by CLY on 2017/3/17. */ package pers.cly.sorting; /** * 排序工具类,里面包含各种排序方法 */ public class Sorting { /** * 名称:插入排序-直接插入排序 * 描述:每次将一个待排序的元素与已排序的元素进行逐一比较,直到找到合适的位置按大小插入. * 时间复杂度:平均O(n^2),最坏O(n^2) * 稳定性:稳定 * @param array 待排数组 */ public

一.计算模型 1.1 定义: 我们在思考和处理算法的时候是机器无关.实现语言无关的.所有的算法运行在一种“抽象的机器”之上,这就是计算模型. 1.2 种类 图灵机是最有名的计算模型,本课使用更简单更合适的RAM计算模型. 1.3 RAM(Random Access Machine)模型 RAM模型的基本构成如下: RAM计算模型有如下特点: 一个简单操作花费一步:键值比较.加减.内存访问 没有操作可以被分解:循环.子程序 内存:访存是一个简单操作.无限制的内存 二.算法设计 2.1 算法问题规约

1.时间复杂度 常数时间的操作:一个操作如果和数据量没有关系,每次都是固定时间内完成的操作,叫做常数操作. 时间复杂度为一个算法流程中,常数操作数量的指标.常用O(读作big O)来表示. 具体来说,在常数操作数量的表达式中,只要高阶项,不要低阶项,也不要高阶项的系数,剩下的部分如果记为f(N),那么时间复杂度为O(f(N)). 评价一个算法流程的好坏,先看时间复杂度的指标,然后再分析不同数据样本下的实际运行时间,也就是常数项时间. 例子一:理解时间复杂度 一个简单的理解时间复杂度的例子 一个有

速度测试: (1) 随机数范围:0-100希尔排序: => Time is 38600基数排序: => Time is 53300快速排序: => Time is 46500堆  排 序: => Time is 131800选择排序: => Time is 139900归并排序: => Time is 94700插入排序: => Time is 69600冒泡排序: => Time is 189700 (2) 随机数范围:0-1000希尔排序: =>

为什么选择b+树作为存储引擎索引结构 在数据库或者存储的世界里,存储引擎的角色一直处于核心位置.往简单了说,存储引擎主要负责数据如何读写.往复杂了说,怎么快速.高效的完成数据的读写,一直是存储引擎要解决的关键问题.在绝大部分介绍.讲解存储引擎的书籍或者文章里,大家都默认了读多写少的磁盘存储引擎采用的就是b+树,而极少有人来剖析选择b+树作为索引结构的背后,到底有着怎样的思考和权衡?为了解答上述问题,本文尝试从一个新的视角和大家讨论: 在处理读多写少的场景下,为什么基于磁盘的存储引擎会选择用b+树

[算法2-数组与字符串的查找与匹配] (.NET源码学习) 关键词:1. 数组查找(算法)   2. 字符串查找(算法)   3. C#中的String(源码)   4. 特性Attribute 与内在属性(源码)   5. 字符串的比较(底层原理)   6. C#中的StringComparsion(源码)   7. 字符串与暂存池(底层原理)   [注:本人在写文章时遇到认为有必要或想要展开的点就会将其并入文章中,避免事后遗忘.因此非主题内容可能会比较多,篇幅也可能比较大,各位学者在浏览时可

//时间复杂度O(n),空间复杂度O(n) void findSequence(int* arr, int len) { int* hashtable = new int[RANGE]; memset(hashtable, 0, RANGE); for (int i = 0; i < len; ++i) { hashtable[arr[i]] = 1; } cout << "(a,b): "; for (int i = 0; i < len; ++i) { if

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 (

一,问题描述 实现一个栈(元素遵守先入后出顺序),能够通过 min 方法在 O(1)时间内获取栈中的最小元素.同时,栈的基本操作:入栈(Push).出栈(Pop),也是在O(1)时间内完成的. 二,问题分析 之所以认为这个问题有趣,是因为在实现 min 方法的过程 牵涉到了 “缓存一致性”问题.是不是听起来很高大上?哈哈,我臆想的. 思路1:添加一个成员变量总是保存当前栈中最小的元素.该思路的实现代码大致是这样的: public class MinStack { private LinkedLi

原文:http://www.orangecube.net/python-time-complexity 本文翻译自Python Wiki本文基于GPL v2协议,转载请保留此协议. 本页面涵盖了Python中若干方法的时间复杂度(或者叫“大欧”,“Big O”).该时间复杂度的计算基于当前(译注:至少是2011年之前)的CPython实现.其他Python的实现(包括老版本或者尚在开发的CPython实现)可能会在性能表现上有些许小小的差异,但一般不超过一个O(log n)项. 本文中,’n’代

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

所谓算法的"时间复杂度",你可以将其理解为算法"要花费的时间量".比如说,让你用抹布(看成算法吧--)将家里完完全全打扫一遍大概要5个小时,那么你用抹布打扫家里的"时间复杂度"就是5个小时. 但是,在对算法进行分析时,并没有那么简单.大部分情况下我们不能一眼看出算法执行完需要耗费多少时间,一方面是因为我们很难考虑执行算法的具体机器在各种操作上花费的时间(比如不同机器的运算速度不同,同一机器的初始化和赋值占用的时间应该也不一样),另一方面是我们很难

在接下来的数据结构博文中,我们将会开始接触到一些算法,也就是"解决某个问题的方法",而解决同一个问题总是会存在不同的算法,所以我们需要在不同的算法之中做出抉择,而做出抉择的根据往往就是算法耗费的时间(特殊情形下我们还需要考虑算法耗费的空间).因此我们今天就来学习如何简单的判断算法将会耗费的时间. 首先我们知道,同一个算法或者说同一个程序,在不同的计算机上耗费的时间是不一样的,因为不同的计算机硬件运算能力会存在不同.此外,在同一台计算机中,不同的操作,如加法和乘法要消耗的时间也会不同,整

说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序 我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第

转载自:http://www.orangecube.NET/Python-time-complexity 本页面涵盖了Python中若干方法的时间复杂度(或者叫"大欧","Big O").该时间复杂度的计算基于当前(译注:至少是2011年之前)的CPython实现.其他Python的实现(包括老版本或者尚在开发的CPython实现)可能会在性能表现上有些许小小的差异,但一般不超过一个O(log n)项. 本文中,'n'代表容器中元素的数量,'k'代表参数的值,或者参

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

Style:Mac Series:Java Since:2018-09-10 End:2018-09-10 Total Hours:1 Degree Of Diffculty:5 Degree Of Mastery:5 Practical Level:5 Desired Goal:5 Archieve Goal:3 Gerneral Evaluation:3 Writer:kingdelee Related Links: http://www.cnblogs.com/kingdelee/ htt

题目描述 小明正在学习一种新的编程语言 A++,刚学会循环语句的他激动地写了好多程序并 给出了他自己算出的时间复杂度,可他的编程老师实在不想一个一个检查小明的程序, 于是你的机会来啦!下面请你编写程序来判断小明对他的每个程序给出的时间复杂度是否正确. A++语言的循环结构如下: F i x y 循环体 E 其中F i x y表示新建变量 ii(变量 ii 不可与未被销毁的变量重名)并初始化为 xx, 然后判断 ii 和 yy 的大小关系,若 ii 小于等于 yy 则进入循环,否则不进入.每次循环