1.时间复杂度(大O表示法): O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(2n) < O(n!) < O(nn) (1)Python中常用数据结构的时间复杂度: list内置操作的时间复杂度: dict内置操作的时间复杂度: (2)抽象数据类型(ADT: Abstract Data Type): 常用数据运算(5种): 增(插入) 删(删除) 改(修改) 查(查找) 排序   2. 栈的实现:…

#!/usr/bin/env python #! _*_ coding:UTF-8 _*_ from Queue import Queue import time que = Queue() time_begin = time.time() # 如果a+b+c=1000, 且a^2+b^2=c^2,a,b,c为自然数,求出a,b,c所有的组合 # 使用枚举法计算结果 for a in range(1001): for b in range(1001): for c in range(1001):…

大O表示法:称一个函数g(n)是O(f(n)),当且仅当存在常数c>0和n0>=1,对一切n>n0均有|g(n)|<=c|f(n)|成立,也称函数g(n)以f(n)为界或者称g(n)受限于f(n).记作g(n)=O(f(n)). 定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数.T(n)称为这一算法的“时间复杂度”.当输入量n逐渐加大时,时间复杂度的极限情形称为算法的“渐近时间复杂度”.  一些常见的大O运行时间•O(logn),也叫对数时…

转自:https://www.jianshu.com/p/59d09b9cee58 每一个优秀的开发者脑中都有时间概念.他们想给用户更多的时间让用户做他们想做的事情.他们通过最小化时间复杂度来实现这一目的. 在你能理解程序的时间复杂度之前,你需要了解最常使用它的地方:算法设计. 所以究竟什么是算法? 简单来说,算法就是一系列被控制的步骤,你通过按序执行这些步骤可以实现一些目标或者产生一些输出.让我们以你祖母烘烤蛋糕的菜单为例子.等等,这也可以算作算法?当然算! function 烘烤蛋糕(风味,…

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…

什么是算法? 计算机是人的大脑的延伸,它的存在主要是为了帮助我们解决问题. 而算法在计算机领域中就是为了解决问题而指定的一系列简单的指令集合.不同的算法需要不同的资源,例如:执行时间或消耗内存. 如果一个算法执行时间需要好几年或者需要占用非常大的内存,那么这算法几乎毫无用处,即使有价值使用场景也非常有限. 因此,一般上我们讨论一个算法的优劣的时候可以通过时间和空间两个维度来衡量,也就是常说的: 1.时间复杂度: 2.空间复杂度: 我们当然希望执行时间和消耗内存都越少越好,但很多时候其实我们无法同…

1.如果 a+b+c=1000,且 a^2+b^2=c^2(a,b,c 为自然数),如何求出所有a.b.c可能的组合? 如上:a+b+c=1000, a平方+b平方=c平方  求出所有abc可能的组合? 思路方法:用枚举法,a,b,c 一个一个试. //枚举法://a=0 ... a=1000;//b=0 ... c=1000;//c=0 ... c=1000;//三个嵌套循环实现 //方法一:三个嵌套循环实现$start = time();echo "方法一:开始运行...\r\n"…

原文地址:https://my.oschina.net/gooke/blog/684026 一下为本人笔记:) 场景:在解决计算机科学领域的问题时,经常有好多个方法都可以,想找到最优的方法,就有了时间复杂度. 时间复杂度 1.基于时间来衡量算法的效率高低. 2.时间:算法执行一个特定输入规模的函数所需要的时间. 案例!: 编写一个函数,找出数组中的最小值. 方法一:只是简单的遍历数组的每一个元素,然后用变量curMin保持当前的最小值. int CompareSmallestNumber(int…

概念 大O表示法是和数据项的个数相关联的粗略度量算法时间复杂度的快捷方法. 常数一个无序可重复数组插入一个数据项的时间T是常数K,常数K表示一次插入所花费的时间,包含cpu.编译器等工作时间.可表示为:T = K 线性查找从数组中线性查找一个数据项平均需要N/2步,每步所花费的时间为K可表示为:T = K*N/2常数2可以并入K进而可以表示为:T = K*N 二分查找从一个有序数组中二分查找一个数据项平均需要log2(N)步,每步所花费的时间为K可表示为:T = K*log2(N)因为所有对数和…

.katex { display: block; text-align: center; white-space: nowrap; } .katex-display > .katex > .katex-html { display: block; } .katex-display > .katex > .katex-html > .tag { position: absolute; right: 0px; } .katex { font: 1.21em/1.2 KaTeX_M…