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…

第一节课 复杂度 排序(冒泡.选择.插入.归并) 小和问题和逆序对问题 对数器 递归 1.  复杂度 认识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…

虽然以前学过,再次回顾还是有别样的收获~ 认识时间复杂度 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 一个简单的理解…

目录 数据结构与算法之排序(冒泡,选择,插入) 为什么学习数据结构与算法: 数据结构与算法: 算法: 数据结构 冒泡排序法 选择排序法 插入排序法 数据结构与算法之排序(冒泡,选择,插入) 为什么学习数据结构与算法: 计算机重要的几门课: 1.数据结构和算法 2.网络 3.操作系统 4.计算组成原理 数据结构与算法: 算法: 衡量算法的标准: 时间复杂度:就是程序代码执行的大概次数 小结: 时间复杂度是用来估计算法运行时间的一个式子(单位) 一般来说,时间复杂度高的算法比复杂度低的算法慢 常见的…

算法是解决一类问题的方法排序算法 根据元素大小关系排序 从小到大 从大到小冒泡 选择 插入 快排希尔排序 归并排序 堆排序 冒泡排序 从头到尾比较 每一轮将最大的数沉底 或者最小数字上浮 选择排序 1.找到最小/大的数字放到最前面 2.除过第一个数字以外,找到最小/大的数字与第二个元素对换 每一轮只交换一次数字 插入排序假如 1 2 5 9 0(1)现在1是有序的 选择5 和1比较,大了放1前面小了放1后面后面的元素一个个插入到前面的队列中 插入保证有序最后插入完成之后 这个元素的序列也是有序的…

对数器的概念和使用 对数器一般用于验证你写的算法是否正确,因为自己写的测试用例可能写的考虑不够全面. 0.有一个你想测试的方法a 1.实现一个绝对正确但是时间复杂度不好的方法b 2.实现一个随机样本产生器 3.实现比对的方法 4.把方法a和方法b比对很多次来验证方法a是否正确 5.如果有一个样本比对出错,打印样本分析是哪个方法出错 6.当样本数量很多时,比对测试依然正确,可以确定方法a已经正确. 举例代码 假设我们需要测试我们自己写的插入排序 //要测试的方法 function insertSo…

未经同意,请勿转载!如有收货,请留一赞,不胜感激! 同时欢迎加入我们的qq交流群:326079727 话不多说上代码: C语言: //选择排序走起 //原理:吃透原理再去实现,选择排序也是类似于冒泡排序,时间复杂度也是O^2,外层循环是十轮. // 每轮都找出最小值,然后把它放到最前,已经放在前面的 下一轮就不用再去比较 void choice(){ ] = {,,,,,,,,,}; //获取数组的长度,因为c语言的每个int型占四个字节,所除以4 ; int tmp; ; i < len; i…

python中的递归 关注公众号"轻松学编程"了解更多. 文章更改后地址:传送门 间接或直接调用自身的函数被称为递归函数. 间接: def func(): otherfunc() def otherfunc(): func() 直接: def func(): func() 递归函数必须要有收敛条件和递归公式. 1.递归求和 ''' 使用递归求和 ''' def my_sum(n): ''' 递归求和 1+2+3+...+n :param n: int型 :return: int型 ''…

lambda 优点: 1:可以简单使用一个脚本来替代我们的函数 2:不用考虑命名的问题 3:简化代码的可读性,不用跳转到def了,省去这样的步骤 内置函数:bif filter:过滤器 map:映射 >>> lambda x: 2*x+1 <function <lambda> at 0x00000000026C6AC8> >>> g=lambda x: 2*x+1 >>> g(3) 7 >>> help(fil…

def sequence(disorder='', separators=''): arrays = disorder.split(separators) def desc(): for i in range(1, len(arrays)): for j in range(len(arrays) - i): if arrays[j] < arrays[j + 1]: temp = arrays[j] arrays[j] = arrays[j + 1] arrays[j + 1] = temp r…