图:信号在时域上和频域上的直观表示 1. 计算一维离散傅里叶变换(DFT)公式如下: 其中,N表示数据长度.由上式可知,DFT的时间复杂度是O(N*N) 2. 一维FFT的时间复杂度为O(N*logN),其中N表示数据长度 3. 对于一个M*N的二维数据,FFT的时间复杂度为O( M*N*log(M*N) ) 若M=N,则时间复杂度可以简化为O(N^2*logN) 4. 对于M维的数据(每一维长度为A,B,C,...),则FFT的时间复杂度为O( A*B*C*...* log(A*B*C*...

尝试表达 本人试着去表达约瑟夫环问题:一群人围成一个圈,作这样的一个游戏,选定一个人作起点以及数数的方向,这个人先数1,到下一个人数2,直到数到游戏规则约定那个数的人,比如是3,数到3的那个人就离开这个游戏:按这样的规则,剩下一个人,游戏就结束,这个人就为赢家.(读者可以试着表达,不认同,直接忽略) 抽象分析 这个人就是一个数据个体,数据结点,数据元素.上面产生的数据结构为:单方向循环的链.可以用链表实现,也可以用数组来实现. 链表到数组的迁移 人(数据元素. 数据结点.数据个体) 结点关系 (

本文介绍了斐波那契数列的三种C++实现并详细地分析了时间复杂度. 斐波那契数列定义:F(1)=1, F(2)=1, F(n)=F(n-1) + F(n-2) (n>2) 如何计算斐波那契数 F(n) 及时间复杂度 T(n) 呢? 我参考了一些资料总结了以下3种方法:递归法.顺序法和矩阵乘法,并给出了基于C++的简单代码实现和时间复杂度分析. 如有不当,欢迎指正. 方法1:递归法 实现: #include <stdio.h> #include <iostream> using

标签那么长是因为做法太多了... 题目链接: (bzoj 3277) https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3277 (bzoj 3473) https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=3473 题解: 先讲三个做法公共部分: 建出广义SAM,然后对于每个点求出它在多少字符串中出现过. 做法一 把每个字符串在广义SAM上暴力跑.每跑到一个点就暴力沿着fail树往上跳,标记跳过的点,直

1. 逻辑&时间复杂度分析 pop 和 initialize 的时间复杂度请参考: [DSAAinC++] 大根堆的pop&remove&initialize 将数组初始化为一棵 max heap, 时间复杂度为 \(O(n)\). max heap 的 root 必然是所有 node 中最大的. 排序就是利用这个性质, 将 max heap 的 root 不断 pop 出来, 存入结果数组. 每次 pop 完又会构成一个新的 max heap, 一共 pop \(n\) 次. 因

1. 定义 [extened binary tree] 扩充二叉树是有 external node (用来代替空子树, 也就是 nullptr) 的 binary tree. 对应地, 其他 nodes 叫 internal node. \(s(x)\) 是从 node x 到其 子树的 external node 的左右路径中 最短 的一条. If x is an external node, \(s(x)=0\) . If x is an internal node, \(s(x)=\min

一.简单的复杂度分析 O(1) O(n) O(logn) O(logn) O(n^2) 大O描述的是算法的运行事件和输入数据之间的关系 Eg: 数组求和 public static int sum(int[] nums){ int sum = 0; for(int num:nums){ sum += num; } return sum; } O(n),n为nums中的元素个数.算法和n呈线性关系. 忽略常数,实际时间T=c1*n+c2. T = 2 *n +2  O(n) T = 2000*n

前面写过一篇关于轮廓算法的文章,是把合并建筑和合并轮廓是分开对待的,并且为了使轮廓合并的时候算法简单,对x坐标使用了double类型,然后对整形的x坐标数据进行合并.这样做是为了使得需找拐点的算法容易理解,遇到拐点的时候方便辨认.但是缺点也很明显:它对所有建筑的x坐标区间(MaxX-MinX)非常敏感,区间变大的话,效率就会下降(它用double类型来遍历所有x的整形坐标,double可以使用0.5的步长).但是如果输入的建筑横坐标数据是浮点型的话这个算法就需要再改动下才能使用,所以它的限制很多

题目链接 https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2734 题解 嗯早就想写的题,昨天因为某些不可告人的原因(大雾)把这题写了,今天再来写题解 神仙题,做法大概就是,构造一个矩阵,左上角是\(1\), 往下每个数都是上面的\(3\)倍,往右每个数都是左面的\(2\)倍,然后在上面跑状压DP,求有多少种选法使得没有两个被选的位置有公共边 然后把左上角改成\(5,7,11...\)分别做一遍,答案相乘即可 嗯,时间复杂度--玄学? 下面给出我

前言 之前一直想不明白dfs的时间复杂度是怎么算的,前几天想了下大概想明白了,现在记录一下. 存图方式都是链式前向星或邻接矩阵.主要通过几道经典题目来阐述dfs时间复杂度的计算方法. $n$是图中结点的个数,$e$是图中边的个数. 深度优先遍历图的每一个结点 时间复杂度为:链式前向星:$O\left( n + e \right)$:邻接矩阵:$O\left( n \right)$ 给定我们一个图(链式前向星存储),通过深度优先遍历的方式把图中每个结点遍历一遍. 首先,图中每个结点最多被遍历一次,

#include<stdio.h>#include<stdlib.h>//线性表的动态分配顺序存储结构#define LIST_INIT_SIZE 100//线性表存储空间的初始分配量#define LISTINCREMENT 10//线性表存储空间的分配增量//函数结果状态代码#define TRUE 1#define FALSE 0#define OK 1#define ERROR 0#define INFEASIBLE -1#define OVERFLOW -2typedef

\(des\) 存在参数数组 \(a\),\(a\) 升序排列 \[a_1 < a_2 < \cdots < a_m, m <= 10\] 存在长度为 \(n\) 价值数组 \(val\) 存在 \(3\) 中操作 使区间 \([l, r]\) 内的 \(val\) 增加 \(x\) 单点修改 \(x\) 给定区间 \([l, r]\) ,定义 \(f(x)\) 表示最大的 \(i\) 是的 \(a_i <= x\) 求 \(\sum_{i = l} ^ {r} f(i)\)

1.时间复杂度分析O(f(n)) 分析方法 只关注循环执行次数最多的一段代码 加法原则 乘法原则 高优先级原则 常见时间复杂度量级 多项式量级和非多项式量级.其中,非多项式量级只有两个:O(2^n) 和 O(n!). 我们把时间复杂度为非多项式量级的算法问题叫作 NP(Non-Deterministic Polynomial,非确定多项式)问题. 当数据规模 n 越来越大时,非多项式量级算法的执行时间会急剧增加,求解问题的执行时间会无限增长. 2.O(1) O(1) 只是常量级时间复杂度的一种表

一.vector 1.概述 动态数组,在内存中具有连续的储存空间,在堆上分配内存,支持快速随机访问,在中间插入和删除慢,但在末尾插入和删除快 2.特点 1)拥有一段连续的内存空间,并且起始地址不变,因此能非常好的支持随机存取,但由于其内存空间是连续的,所以在中间插入和删除会造成内存块的拷贝,另外,当该数组的内存空间不够时,需要重新申请一块足够大的内存并进行内存拷贝,这些都大大的影响了vector的效率 2)对头部和中间的元素进行插入删除需要移动内存,如果元素是结构体或者类,那么移动时还会进行析构

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

再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT) 目录 再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT) 写在前面 一些约定 循环卷积 DFT卷积的本质 Bluestein's Algorithm 例题 分治FFT 例题 FFT的弱常数优化 复杂算式中减少FFT次数 例题 利用循环卷积 小范围暴力 例题 快速幂乘法次数的优化 FFT的强常数优化 DF

再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其一) 目录 再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其一) 写在前面 为什么写这篇博客 一些约定 前置知识 多项式卷积 多项式的系数表达式和点值表达式 单位根及其性质 DFT和IDFT DFT的过程 IDFT的过程 FFT FFT的数学证明及时间复杂度分析 FFT的递归实现 FFT的非递归实现 FFT的局限性 例题 写在前面 为什么写这篇博客 笔者去年暑假刚刚学习过FFT,NTT的一些基础应用.但当时对FFT和NTT的理解还不够深入.本博客参考2016年国家

有一个单链表,提供了头指针和一个结点指针,设计一个函数,在 O(1)时间内删除该结点指针指向的结点. 众所周知,链表无法随机存储,只能从头到尾去遍历整个链表,遇到目标节点之后删除之,这是最常规的思路和做法. 如图所示,删除结点 i,那么只需找到 i 的前驱 h,然后连 h 到 j,再销毁i 即可.虽然可以安全的删除 i 结点,但是是顺序查找找到 i,之后删除,时间复杂度是 O(n)级别的.具体做法就是:顺序查找整个单链表,找到要删除结点 i 的直接前驱 h,把 h额 next 指向i 的 nex

假设说世界上仅仅能存在一种基于密度的聚类算法的话.那么它必须是DBSCAN(Density-based spatial clustering of applications with noise).DBSCAN作为基于密度聚类算法的典型,相对于Kmeans,最大长处是能够自己决定聚类数量.同一时候能够过滤一些噪点.但相对的.对传入的參数较为敏感,而且參数调优全靠经验. 一.算法 对于算法部分仅仅做一些"感性"的分析.详细算法的理论证明以及更精确的形式化描写叙述參考Wiki:http:/

(是在matrix67博客基础上整理而来,整理着:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/) 有些算法可以让人发疯,KMP算法就是一个.在网上找了很多资料讲的都让人摸不着头脑,本文试图将此算法的思想及实现讲清楚.分为三个部分:基本思想.next[]数组的求法和代码实现. 1 KMP算法基本思想 KMP算法是用来进行字符串匹配的.在上篇文章中我们介绍了字符串匹配的模式匹配法,我们知道若主串的长度为n,m为要匹配的子串的长度,时间复杂度为O(m*n).在计算机的

引言 有时我们需要对程序进行优化.减少程序响应时间.除了一段段地对代码进行时间复杂度分析,我们还有更便捷的方法吗? 若能直接找到影响程序运行时间的函数调用,再有针对地对相关函数进行代码分析和优化,那相比漫无目的地看代码,效率就高多了. 将strace和pstack工具结合起来使用,就可以达到以上目的.strace跟踪程序使用的底层系统调用,可输出系统调用被执行的时间点以及各个调用耗时:pstack工具对指定PID的进程输出函数调用栈. 下面我们通过一个简单的消息收发程序,说明使用strace.p