目录 前言 复杂度 分析方法 大 O 复杂度表示法 例子-评估累加和的各种算法执行效率 算法 1(for 循环): 算法 2(嵌套 for 循环): 大 O 表示 时间复杂度分析 关注执行最多的一段代码 加法规则 乘法规则 常见时间复杂度 常量阶 O(1) 对数阶 O(logn).O(nlogn) 多参数阶 O(m+n).O(m*n) 空间复杂度分析 小结 前言 本笔记主要记录如何分析.统计算法的执行效率和资源消耗. 必须学会分析复杂度分析. 李柱明博客:https://www.cnblogs.…

我们都知道,数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快,如何让代码更省存储空间.所以,执行效率是算法一个非常重要的考量指标. 那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢?这里就要用到我们今天要讲的内容:时间.空间复杂度分析.其实,只要讲到数据结构与算法,就一定离不开时间.空间复杂度分析.而且,我个人认为,复杂度分析是整个算法学习的精髓,只要掌握了它,数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半. 复杂度分析实在太重要了,因此我准备用两节内容来讲.希望你学完这个内容之后,无论在…

数据结构解决的问题:“快” + “省”,即为时间,空间复杂度分析 1:为什么需要复杂度分析? 因为通过统计手段分析的结果受到两个因素的影响,一:测试结果非常依赖测试环境,二:测试结果受数据规模的影响很大 2:大O复杂度表示法 所有代码的执行时间T(n)与每行代码的执行次数n成正比. T(n) = O(f(n)) 3:时间复杂度分析: 渐进时间复杂度 1:只关注循环执行次数最多的一段代码 2:加法法则:总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 3:乘法法则:嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘…

今天我们来聊聊“链表(Linked list)”这个数据结构.学习链表有什么用呢?为了回答这个问题,我们先来讨论一个经典的链表应用场景,那就是 LRU 缓存淘汰算法. 缓存是一种提高数据读取性能的技术,在硬件设计.软件开发中都有着非常广泛的应用,比如常见的 CPU 缓存.数据库缓存.浏览器缓存等等. 缓存的大小有限,当缓存被用满时,哪些数据应该被清理出去,哪些数据应该被保留?这就需要缓存淘汰策略来决定.常见的策略有三种:先进先出策略 FIFO(First In,First Out).最少使用策略…

大家好,我是小羽. 对于编程来说的话,只有掌握了算法才是了解了编程的灵魂,算法对于新手来说的话,属实有点难度,但是以后想有更好的发展,得到更好的进阶的话,对算法进行系统的学习是重中之重的. 对于 Java 程序员来说,这一门后端语言只是我们的外功,我们更多的是学习它的语法,框架以及一些工具的使用.而算法才是我们真正的内功,它更多的是关注如何设计系统,如何编写高性能的代码,不断培养我们的思维能力,从而提升我们的工作效率. 小羽今天为大家介绍的是关于 Java 中我们需要了解的一些经典算法,希望大家…

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手:只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 文中包含了 十大经典排序算法 的思想.代码实现.一些例子.复杂度分析.动画.还有算法可视化工具. 这应该是目前最全的 JavaScript 十大经典排序算法 的讲解了吧. 2. 如何分析一个排序算法 复杂度分析是整个算法学习的精髓.…

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 之所以把冒泡排序.选择排序.插入排序放在一起比较,是因为它们的平均时间复杂度都为 O(n2). 请大家带着问题:为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎 ?来阅读下文. 2. 如何分析一个排序算法 复杂度分析是整个算法学习的精髓. 时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间. 空间复杂度:…

上一节,我们讲了复杂度的大 O 表示法和几个分析技巧,还举了一些常见复杂度分析的例子,比如 O(1).O(logn).O(n).O(nlogn) 复杂度分析.掌握了这些内容,对于复杂度分析这个知识点,你已经可以到及格线了.但是,我想你肯定不会满足于此. 今天会继续给你讲四个复杂度分析方面的知识点,最好情况时间复杂度(best case time complexity).最坏情况时间复杂度(worst case time complexity).平均情况时间复杂度(average case tim…

1. 前言 想学好前端,先练好内功,内功不行,就算招式练的再花哨,终究成不了高手. 非线性表(树.堆),可以说是前端程序员的内功,要知其然,知其所以然. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 非线性表中的树.堆是干嘛用的 ?其数据结构是怎样的 ? 希望大家带着这两个问题阅读下文. 2. 树 树的数据结构就像我们生活中的真实的树,只不过是倒过来的形状. 术语定义 节点:树中的每个元素称为节点,如 A.B.…

浏览器的前进.后退功能,我想你肯定很熟悉吧? 当你依次访问完一串页面 a-b-c 之后,点击浏览器的后退按钮,就可以查看之前浏览过的页面 b 和 a.当你后退到页面 a,点击前进按钮,就可以重新查看页面 b 和 c.但是,如果你后退到页面 b 后,点击了新的页面 d,那就无法再通过前进.后退功能查看页面 c 了. 假设你是 Chrome 浏览器的开发工程师,你会如何实现这个功能呢? 这就要用到我们今天要讲的“栈”这种数据结构.带着这个问题,我们来学习今天的内容. 如何理解“栈”? 关于“栈”,我…

前言 基础知识就像是一座大楼的地基,它决定了我们的技术高度. 我们应该多掌握一些可移值的技术或者再过十几年应该都不会过时的技术,数据结构与算法就是其中之一. 栈.队列.链表.堆 是数据结构与算法中的基础知识,是程序员的地基. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 1. 线性表与非线性表 线性表(Linear List):就是数据排成像一条线一样的结构.每个线性表上的数据最多只有前和后两个方向.数组.链表…

前言 想写好前端,先练好内功. 栈内存与堆内存 .浅拷贝与深拷贝,可以说是前端程序员的内功,要知其然,知其所以然. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 栈 定义 后进者先出,先进者后出,简称 后进先出(LIFO),这就是典型的栈结构. 新添加的或待删除的元素都保存在栈的末尾,称作栈顶,另一端就叫栈底. 在栈里,新元素都靠近栈顶,旧元素都接近栈底. 从栈的操作特性来看,是一种 操作受限的线性表,只允许在…

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 之所以把归并排序.快速排序.希尔排序.堆排序放在一起比较,是因为它们的平均时间复杂度都为 O(nlogn). 请大家带着问题:快排和归并用的都是分治思想,递推公式和递归代码也非常相似,那它们的区别在哪里呢 ? 来阅读下文. 2. 归并排序(Merge Sort) 思想 排序一个数…

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 之所以把 计数排序.桶排序.基数排序 放在一起比较,是因为它们的平均时间复杂度都为 O(n). 因为这三个排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作 线性排序(Linear sort). 之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法不是基于比较的排序算法,都…

想要写好链表代码并不是容易的事儿,尤其是那些复杂的链表操作,比如链表反转.有序链表合并等,写的时候非常容易出错.从我上百场面试的经验来看,能把“链表反转”这几行代码写对的人不足 10%. 为什么链表代码这么难写?究竟怎样才能比较轻松地写出正确的链表代码呢? 只要愿意投入时间,我觉得大多数人都是可以学会的.比如说,如果你真的能花上一个周末或者一整天的时间,就去写链表反转这一个代码,多写几遍,一直练到能毫不费力地写出 Bug free 的代码.这个坎还会很难跨吗? 当然,自己有决心并且付出精力是成功…

前言 半年前在极客时间订阅了王争的<数据结构和算法之美>,现在决定认真去看看.看到如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素这一章节时发现王争对归并和快排的理解非常透彻,讲得也非常好,所以想记录总结一下.文章内容主要分析归并排序和快速排序原理,并根据它们共同的分治思想,引出如何在 O(n) 的时间复杂度内查找一个无序数组中的第 K 大元素? 归并排序原理 核心思想:将数组从中间分成前后两部分,然后对前后两部分分别进行排序,再将排序好的两个部分有序合并在一起,这样整个数组有序. 归并排序使用的就是…

提到数组,我想你肯定不陌生,甚至还会自信地说,它很简单啊. 是的,在每一种编程语言中,基本都会有数组这种数据类型.不过,它不仅仅是一种编程语言中的数据类型,还是一种最基础的数据结构.尽管数组看起来非常基础.简单,但是我估计很多人都并没有理解这个基础数据结构的精髓. 在大部分编程语言中,数组都是从 0 开始编号的,但你是否下意识地想过,为什么数组要从 0 开始编号,而不是从 1 开始呢? 从 1 开始不是更符合人类的思维习惯吗? 你可以带着这个问题来学习接下来的内容. 如何实现随机访问? 什么是数…

一.解决问题的前提是定义清楚问题 通过对一些模糊需求进行假设,来限定要解决问题的范围 根据某个值查找数据,比如 select * from use where id=1234: 根据区间值来查询某些数据比如 select * from use where id > 1234 and id < 2345 性能方面的需求,我们主要考察时间和空间两方面,也就是执行效率和存储空间 执行效率:我么你希望通过索引,查询数据的效率尽可能的高: 存储空间方面:我们希望索引不需要消耗太多的内存空间 二.尝试用学…

排序,我想大家一定经历过或者正在经历着.或许你不懂算法,对排序算法一无所知,但是你一定用过一些第三方库的api来一键排序,那么,在你享受便捷的同时,你是否想过它的底层是如何实现的?这样的算法实现方式是不是最好的?还有没有其它的可能性来实现更快速的排序?那么,希望这一篇文章过后.对于排序算法,你不会再觉得陌生和迷惑. 这篇文章会介绍一些简单常用的排序算法,比如我们耳熟能详的冒泡排序,以及选择排序.插入排序.归并排序等等等等.当然,你一旦学会了这些算法在js中的实现方式,其实你也就弄懂了这种算法.就…

1.0.0 Summary Tittle:[EatBook]-NO.2.EatBook.2.JavaArchitecture.1.001-<修炼Java开发技术在架构中体验设计模式和算法之美>- Style:JavaArchitecture Series:Architecture Publishing House:Tsinghua Author: 于广 Page Number:618 Since:2017-04-06 End:ing... Total Hours:ing... Degree O…

我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制,因此常常面临一系列难以抉择的问题.在一天或者一生的时光里,哪些事是我们应该做的,哪些是应该放弃的?我们对杂乱无序的容忍底线是什么?新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡,才能取得令人愉快的结果?这些看似是人类特有的难题,其实不然,因为计算机也面临同样的问题,计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题,而他们找到的解决方案可以给我们很多启发. 通过丰富的跨学科研究,<算法之美:指导工作与生活的算法>指出,计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题…

LeetCode初级算法--设计问题01:Shuffle an Array (打乱数组) 搜索微信公众号:'AI-ming3526'或者'计算机视觉这件小事' 获取更多算法.机器学习干货 csdn:https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ csdn:https://blog.csdn.net/abcgkj/ github:https://github.com/aimi-cn/AILearners 一.引子 这是由LeetCode官方推出的的经典面试题目清单~ 这…

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时…

1. 关联分析是什么? Apriori和FP-growth算法是一种关联算法,属于无监督算法的一种,它们可以自动从数据中挖掘出潜在的关联关系.例如经典的啤酒与尿布的故事.下面我们用一个例子来切入本文对关联关系以及关联分析的讨论. 0x1:一个购物篮交易的例子 许多商业企业在日复一日的运营中积聚了大量的交易数据.例如,超市的收银台每天都收集大量的顾客购物数据. 例如,下表给出了一个这种数据集的例子,我们通常称其为购物篮交易(market basket transaction).表中每一行对应一个交…

一.概述 作为一个合格的程序员,算法是必备技能,特此总结十大基础排序算法.java版源码实现,强烈推荐<算法第四版>非常适合入手,所有算法网上可以找到源码下载. PS:本文讲解算法分三步:1.思想2.图示3.源码4.性能分析 1.1 时间复杂度 算法的运行时间,在这里主要考量:比较和交换的成本. 常见的时间复杂度排序:常数阶O(1)<对数阶O( log2n)<线性阶O(n)<线性对数阶O(nlog2n)<平方阶O(n^2)<立方阶O(n^3)<指数阶O(2^…

在 iPad 上试验从用算法生成法线贴图-到法线映射光照效果 目录 概述 一般来说, 法线贴图是用高模的法线图, 低模的纹理图, 来生成较好的渲染效果. 而法线图通常是通过图像处理软件来生成的, 这里我们准备尝试用程序来生成法线图, 输入只有纹理图, 没有高度图. 那么这种方法究竟可行不可行? 答案是可行, 例如比较受欢迎的 CrazyBump 就是直接通过算法以纹理贴图未输入生成法线图, 不过具体算法就不清楚了, 接下来我们会进行各种试验, 来看看如何用算法生成能达到专业图像处理软件生成水准的…

•1.关联分析概念 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系. ​ •定义:1.事务:每一条交易称为一个事务,如上图包含5个事务.2.项:交易的每一个物品称为一个项,例如豆奶,啤酒等. 3.项集:包含零个或多个项的集合叫做项集,例如{尿布,啤酒}.4.k−项集:包含k个项的项集叫做k-项集,例如 {豆奶,橙汁}叫做2-项集.5.支持度计数:一个项集出现在几个事务当中,它的支持度计数就是几.例如{尿布, 啤酒}出现在事务002.003和005中,所以           它的支持度计…

隐马尔可夫模型(HMM)及Viterbi算法 https://www.cnblogs.com/jclian91/p/9954878.html HMM简介   对于算法爱好者来说,隐马尔可夫模型的大名那是如雷贯耳.那么,这个模型到底长什么样?具体的原理又是什么呢?有什么具体的应用场景呢?本文将会解答这些疑惑.   本文将通过具体形象的例子来引入该模型,并深入探究隐马尔可夫模型及Viterbi算法,希望能对大家有所启发.   隐马尔可夫模型(HMM,hidden Markov model)是可用于标…

随着HDTV的普及,以LCD-TV为主的高清数字电视逐渐进入蓬勃发展时期.与传统CRT电视不同的是,这些高清数字电视需要较复杂的视频处理电路来驱动,比如:模数转换(A/D Converter).去隔行(De-interlacer).视频缩放(Scaler)和视频图像增强(Video Enhancement)等等.由于HDTV的带宽较高,720p信号(1280×720@60Hz)的像素速率达到74MHz,因此针对HDTV的视频处理算法需要更高性能的器件.采用大规模高工艺的ASIC芯片是目前这个问题…

在各种数据挖掘算法中,关联规则挖掘算是比較重要的一种,尤其是受购物篮分析的影响,关联规则被应用到非常多实际业务中,本文对关联规则挖掘做一个小的总结. 首先,和聚类算法一样,关联规则挖掘属于无监督学习方法,它描写叙述的是在一个事物中物品间同一时候出现的规律的知识模式,现实生活中,比方超市购物时,顾客购买记录经常隐含着非常多关联规则.比方购买圆珠笔的顾客中有65%也购买了笔记本.利用这些规则.商场人员能够非常好的规划商品摆放问题: 为叙述方便.设R= { I1,I2 ......Im} 是一组物品集…