1.下面函数的复杂度是: long foo(long x){ if(x<2) return 1; return x*x*foo(x-1); } 解析: 当n>=2时 foo(n)=n^2*foo(n-1)=n^2*(n-1)^2*foo(n-2)=...=n^2*(n-1)^2*...*2*foo(1); 递归n-1步,时间复杂度为O(n).   2.对于移动平均算法,是计算某变量之前n个数值的算术平均,正确的说法是:A A.空间复杂度是O(1) B.空间复杂度是O(n) C.空间复杂度是O(…

有时候除了测量算法的具体性能指数,我们也会希望测试出算法的时间复杂度,以便我们对待测试的算法的性能有一个更加直观的了解. 测量时间复杂度 google benchmark已经为我们提供了类似的功能,而且使用相当简单. 具体的解释在后面,我们先来看几个例子,我们人为制造几个时间复杂度分别为O(n), O(logn), O(n^n)的测试用例: // 这里都是为了演示而写成的代码,没有什么实际意义 static void bench_N(benchmark::State& state) { int…

时间复杂度 复杂度 可能对应的算法 备注 O(1) 位运算 常数级复杂度,一般面试中不会有 O(logn) 二分法,倍增法,快速幂算法,辗转相除法   O(n) 枚举法,双指针算法,单调栈算法,KMP算法,Rabin Karp,Manacher's Algorithm 又称作线性时间复杂度 O(nlogn) 快速排序,归并排序,堆排序   O(n^2) 枚举法,动态规划,Dijkstra   O(n^3) 枚举法,动态规划,Floyd   O(2^n) 与组合有关的搜索问题   O(n!) 与排…

时间复杂度 参考链接: http://univasity.iteye.com/blog/1164707 空间复杂度 http://blog.csdn.net/booirror/article/details/7707551/ 各种算法的时间空间复杂度 http://blog.chinaunix.net/uid-21457204-id-3060260.html…

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…

第一部分:数据结构中常用的排序算法 数据结构中的排序算法一般包括冒泡排序.选择排序.插入排序.归并排序和 快速排序, 当然还有很多其他的排序方式,这里主要介绍这五种排序方式. 排序是数据结构中的主要内容, 并不限于语言而主要在于思想,这里用js实现. 一.冒泡排序 由小到大. 名称由来: 循环时两两比较,每次循环都会将无序数组中的最大值放在后头. 冒泡排序是我在学习C++时最先学习的一种排序方式,因为它理解简单,所以往往是入门之首选. 规则: 既然是冒泡,那么越靠近前面(下面--最开始)的泡越小…

最近在看算法相关的文档 在时间复杂度环节 遇到一个实例: 导入timeit模块后,通过Timer定时器计算两种不同处理方法的时间复杂度 错误代码及报错如下图所示: 仔细查阅 发现from__main__import 不是一个连续的变量 而是由 from+__main__+import 三部分组合而成 将红框中的代码改为绿框中的代码之后 代码可以正确执行 正确结果如下:…

一.精算: 1.所有的声明,都不计时间: 2.赋值语句占1个时间单位(下称:单位),比如sum=0: 3.return占1个单位,比如,reeturn sum.     我怀疑范围一个链表头,不止占1个单位. 4.1次判断占1个单位,比如for循环里的for(int i=0;i<n;i++)里的每次判断i是否<n,判断1次,就是1个单位耗去. 5.比如总共时间是6N+4,那么我们说这是O(N)级别. 二.粗算 1.for循环的运算时间   =  每次循环所需时间  ×  循环次数: 2.比如:…

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…

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…