最近发现了个好东西,就是一个学算法的好东西,是网易公开课的一个视频. 直通车 这是麻省理工学院的公开课,有中英字幕,感谢网易.. 也可以在App把视频缓存下来之后再放到电脑上面看,因为我这样可以倍速,毕竟每集几乎一个多小时. 回到标题,就是突然顿悟了一样,就知道时间复杂度大概是怎么算的了. 因为在学校上课的时候没听明白,太官方了,而且课下也没钻研时间复杂度这个事,所以一直云里雾里的. 时间复杂度是指渐进式的,是看输入规模的. 我也明白一些基本的,比如什么常数阶,什么去掉低阶项,保留最高项,所以平

在描述算法复杂度时,经常用到 o(1), o(n), o(logn), o(nlogn) 来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示.不仅仅用于表示时间复杂度,也用于表示空间复杂度.O后面的括号中有一个函数,指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系.其中的n代表输入数据的量. 比如时间复杂度为O(n),就代表数据量增大几倍,耗时也增大几倍.比如常见的遍历算法. 再比如时间复杂度O(n^2),就代表数据量增大n倍时,耗时增大n的平方倍,这是比线

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“时间复杂性”. 当输入量n逐渐加大时,时间复杂性的极限情形称为算法的“渐近时间复杂性”. 我们常用大O表示法表示时间复杂性,注意它是某一个算法的时间复杂性.大O表示只是说有上界,由定义如果f(n)=O(n),那显然成立f(n)=O(n^2),它给你一个上界,但并不是上确界,但人们在表示的时候一般都习惯表示前者. 此外,一个问题本身也有它的复杂性,如果某个算法的复杂性到达了这个问题复

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

(一)算法时间复杂度定义: 在进行算法分析时,语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数,进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级.算法的时间复杂度,也就是算法的时间量度,记作:T(n)=O(f(n)).它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度.其中f(n)是问题规模n的某个函数. (二)分析一个算法的时间复杂度(推导大O阶): 1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数. 2.在修改后的运行次数函数中,只保留最

解题心得: 1.在数据量比较大的时候n^2会明显超时,所以可以使用nlogn 的算法,此算法少了双重循环,用的lower_bound(二分法). 2.lis中的数字并没有意义,仅仅是找到最小点lis[0]和最大点lis[len],其中,在大于lis[len]时len++,在小于lis[len]时可以将arr[i]在lis中的数进行替换掉.所以此算法主要是在不停的找最合适的起点和最合适的终点. 引用: 假设存在一个序列d[1..9] = 2 1 5 3 6 4 8 9 7,可以看出来它的LIS长度

这段时间在学Java,期间学到了一些排序和查找方法.特此写来和大家交流,也方便自己的日后查看与复习. 1.下边是Java的主类: public class Get { public static void main(String[] args) { int len=10; int[] a=new int[len]; for(int i=0;i<len;i++) { int t=(int)(Math.random()*10); a[i]=t; } //静态初始化数组 //int[] b=new i

二分算法通常用于有序序列中查找元素: 有序序列中是否存在满足某条件的元素: 有序序列中第一个满足某条件的元素的位置: 有序序列中最后一个满足某条件的元素的位置. 思路很简单,细节是魔鬼. 一.有序序列中是否存在满足某条件的元素 首先,二分查找的框架: def binarySearch(nums, target): l = 0 #low h = ... #high ​ while l...h: m = (l + (h - l) / 2) #middle,防止h+l溢出 if nums[m] ==

二分算法通常用于有序序列中查找元素: 有序序列中是否存在满足某条件的元素: 有序序列中第一个满足某条件的元素的位置: 有序序列中最后一个满足某条件的元素的位置. 思路很简单,细节是魔鬼. 二分查找 一.有序序列中是否存在满足某条件的元素 首先,二分查找的框架: def binarySearch(nums, target): l = 0 #low h = ... #high ​ while l...h: m = (l + (h - l) / 2) #middle,防止h+l溢出 if nums[m

常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度   常用的排序算法的时间复杂度和空间复杂度 排序法 最差时间分析 平均时间复杂度 稳定度 空间复杂度 冒泡排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 快速排序 O(n2) O(n*log2n) 不稳定 O(log2n)~O(n) 选择排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 二叉树排序 O(n2) O(n*log2n) 不一顶 O(n) 插入排序 O(n2) O(n2) 稳定 O(1) 堆排序 O(n*log2n) O(n*log2n) 不稳定 O(

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&

what's the 递归? 递归函数的定义:在函数里可以再调用函数,如果这个调用的函数是函数本身,那么就形成了一个递归函数. 递归的最大深度为997,这个是程序强制定义的,997完全可以满足一般情况下用到递归的情形. #最大997层 def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) foo(1) 举个栗子: 假设你想知道A的年龄,但你只知道A比B大2岁,B又比C大两岁,C又比D大两岁,D比E大两岁,恰好你知道E的岁数,那是不是就能知道A的岁数了呢,这就可以组成一个递归.那我

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

# 编辑者:闫龙 #递归,二分算法演示 l = [i for i in range(1,100)]#定义一个列表l,并追加1-99的所有数字 def FindNum(num,l):#定义函数FindNum传递需要查找的数字和l列表 start = int(len(l)/2) #获取列表l的中间值,用于二分算法 if(start == 0):#判断如果l列表的取中元素为0的话证明l列表中的元素已经只剩1个元素了 print(num,"is Miss")#如果生下一个元素都不能找到num的

一.什么是 KMP 算法 KMP 算法是一种改进的字符串匹配算法,用于判断一个字符串是否是另一个字符串的子串 二.KMP 算法的时间复杂度 O(m+n) 三.Next 数组 - KMP 算法的核心 KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息,尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的.具体实现就是通过一个 next() 实现 1.next 数组: 长度与字符串长度一致,每个位置存储对应字符的最长匹配长度 2.next 数组通过遍历子字符串中"前缀"和"后缀"的最

一.时间复杂度 在进行算法分析时,语句总的执行次数 T(n) 是关于问题的规模n 的函数,进而分析 T(n) 随 n 的变化情况并确定 T(n) 的数量级,算法的时间复杂度,也就是算法的时间度量,记作:T(n) = O(f( )).它表示随问题的规模 n 的增大,算法的执行时间的增长率 f(n) 的增长率相同,称作算法的渐近时间复杂度,简称为时间的复杂度,其中 f(n) 是问题规模n的某个函数. 这样用大写 [ O( ) ] 来体现算法时间复杂度的记法,我们就称之为大O记法.例如:O(n).O(

浮点数二分算法 编写浮点数二分,记住下面的思路,代码也就游刃有余了! 1.首先找到数组的中间值,mid=(left+right)>>1,区间[left, right]被划分成[left, mid]和[mid , right]. 2.然后通过check(mid)判断中间值是不是满足这个性质,保证落到区间里就对了,check是根据不同的题型编写的. 3.最后就能使用折半,缩小区间了,当认为区间已经很小的时候,比如<=10^-6,其实就找到了答案. 浮点数二分算法的核心 浮点数二分的本质也是边

整数二分算法 编写整数二分,记住下面的思路,代码也就游刃有余了! 1.首先找到数组的中间值,mid=(left+right)>>1,区间[left, right]被划分成[left, mid]和[mid + 1, right]:如果是mid = l + r + 1 >> 1,区间[left, right]被划分成[left, mid - 1]和[mid, right]. 2.然后通过check(mid)判断中间值是不是满足这个性质,check是根据不同的题型编写的. 3.最后就能使

二分算法 就是在 一组 有序 数组中 通过中间值(数组中间的那个数字)的方法 找到 某个数的下标,如果大于中间值 ,则在中间值与最大值之间 的中间值再比较. public class two { //二分算法 public static void main(String[] args) { int array[]={1,22,44,55,77}; int index=getIndex(array,0,array.length-1, 22); System.out.println(index);

算法的时间复杂度 & 性能对比 累加算法性能对比 // js 累加算法性能对比测试 const n = 10**6; (() => { console.time(`for`); let result = 0; for (let i = 1; i <= n; i++) { result += i; if (i === n) { console.log(`ok`, result); } } console.timeEnd(`for`); })(); (() => { console.

[基础算法]第三章 二分算法 例一 数列分段 题目描述 对于给定的一个长度为N的正整数数列A,现在将其分成M段,并要求每段连续,且每段和的最大值最小. 输入格式 第1行包含两个正整数N,M. 第2行包含N个空格隔开的非负整数A. 输出格式 仅包含一个正整数,即每段和最大值最小为多少. 样例输入 5 3 4 2 4 5 1 样例输出 6 分析 题中出现类似"最大值最小"的含义,这是答案具有单调性的最常见.最典型 的特征之一.设最优解为S,因为S的最优性如果要求每段和可以>S,那么一