22.1.7 master公式及O(NLogN)的排序 1 master 公式 (1) 写公式 T(N) = a * T(N/b) + O(N^d); master公式用来求递归行为的时间复杂度,式中T(N/b)表示母问题被分解为子问题的规模,a表示子问题被调用的次数,O(N^d)表示算法中其他过程的时间复杂度. 例如: public static int getMax(int[] arr){    return process(arr,0,arr.length-1);}​public stat

本篇文章涉及公式,由于博客园没有很好的支持,建议移步我的CSDN博客和简书进行阅读. 1. Master公式是什么? 我们在解决算法问题时,经常会用到递归.递归在较难理解的同时,其算法的复杂度也不是很方便计算.而为了较为简便地评估递归的算法复杂度,Master公式应运而生.下面给出Master公式的维基百科链接 1.1 Master公式 $T(N) = a*T(\frac{N}{b}) + O(N^d)$ a:子问题被调用的次数 $\frac{N}{b}$:子问题的规模 N:母问题的规模 d:额

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

catalogue . 引论 . 数据结构的概念 . 逻辑结构实例 2.1 堆栈 2.2 队列 2.3 树形结构 二叉树 . 物理结构实例 3.1 链表 单向线性链表 单向循环链表 双向线性链表 双向循环链表 数组链表 链表数组 二维链表 3.2 顺序存储 . 算法 4.1 查找算法 4.2 排序算法 0. 引论

我们在算递归算法的时间复杂度时,Master定理为我们提供了很强大的便利! Master公式在我们的面试编程算法中除了BFPRT算法的复杂度计算不了之外,其他都可以准确计算! 这里用求数组最大值的递归函数来举例: public static int getMax(int[] arr, int L, int R) { if (L == R) { return arr[L]; } int mid = (L + R) / 2; int maxLeft = getMax(arr, L, mid); in

本篇博客为著名的 RAFT 一致性算法论文的中文翻译,论文名为<In search of an Understandable Consensus Algorithm (Extended Version)>(寻找一种易于理解的一致性算法). Raft 是一种用来管理日志复制的一致性算法.它和 Paxos 的性能和功能是一样的,但是它和 Paxos 的结构不一样:这使得 Raft 更容易理解并且更易于建立实际的系统.为了提高理解性,Raft 将一致性算法分为了几个部分,例如领导选取(leader

第一节课 复杂度 排序(冒泡.选择.插入.归并) 小和问题和逆序对问题 对数器 递归 1.  复杂度 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

CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要: 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点,而又关键的技术.过去的研究主要集中在,将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中,来训练常用的表现形式.但是,仅仅训练这些常用的特性,意味着会丢失大量的信息,降低特征显著性的上限. 本文中,通过推荐一个新的特定跨模态特征转换算法(称为c

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的二叉排序树/二叉搜索树. 二叉排序树介绍 在上篇博客中,顺序表的插入和删除效率还可以,但查找效率很低:而有序线性表中,可以使用折半.插值.斐波那契等查找方法来实现,但因为要保持有序,其插入和删除操作很耗费时间. 二叉排序树(Binary Sort Tree),又称为二叉搜索树,则可以在高效率的查找下,同时保持插入和删除操作也又较高的效率.下图为典型的二叉排序树. 二叉查找树具有以下性质: (1) 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小

(明天补充) 主要是3种接口:List Set Map List:ArrayList,LinkedList:顺序表ArrayList,链表LinkedList,堆栈和队列可以使用LinkedList模拟 Set:HashSet没有重复记录的集合 Map:HashMap就是哈希表 Collection ├List │├LinkedList │├ArrayList │└Vector │ └Stack └Set Map ├Hashtable ├HashMap └WeakHashMap 数据结构参考链接

在这一章中,老师教了我们四种数据结构:BF算法,kmp算法,三元组和十字链表:还给我们讲了2019年团体天体赛中T1-8的AI题 1.对于BF和kmp算法,老师除了在课堂上讲解算法的主要核心思想外,还给了我们一道作业题去巩固: 这道题如下: 7-1 串的模式匹配 (30 分)   给定一个主串S(长度<=10^6)和一个模式T(长度<=10^5),要求在主串S中找出与模式T相匹配的子串,返回相匹配的子串中的第一个字符在主串S中出现的位置. 输入格式: 输入有两行: 第一行是主串S: 第二行是模

master公式(也称主方法)是利用分治策略来解决问题经常使用的时间复杂度的分析方法,(补充:分治策略的递归解法还有两个常用的方法叫做代入法和递归树法),众所众知,分治策略中使用递归来求解问题分为三步走,分别为分解.解决和合并,所以主方法的表现形式: T [ n ]=a T[ n / b ] + T ( N ^ d) 其中a>=1 and b>1 是常量,其表示的意义是n表示问题的规模,a表示递归的次数也就是生成的子问题数,b表示每次递归是原来的1/b之一个规模,f[n]表示分解和合并所要花费

我还是不太懂... 转2篇大神的解释    1>https://www.cnblogs.com/yjiyjige/p/3263858.html     2>https://blog.csdn.net/starstar1992/article/details/54913261/ 以后详细补上 算法: void cal_next(char *str, int *next, int len) { next[] = -;//next[0]初始化为-1,-1表示不存在相同的最大前缀和最大后缀 ;//k初

DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了<IEEE Robotics and Automation Magazines>上 路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决.DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的顺序查找.折半查找.插值查找.斐波那契查找. 注:为与书一致,记录均从下标为1开始. 顺序表查找 顺序查找  顺序查找(Sequential Search):从第一个到最后一个记录依次与给定值比较,若相等则查找成功. 顺序查找优化:设置哨兵,可以避免每次循环都判断是否越界.在数据量很多时能提高效率. 时间复杂度:O(n),n为记录的数. 以下为顺序查找算法及其优化的Java代码: package Sequential_Search; /** *

本文根据<大话数据结构>一书及网络资料,实现了Java版的平衡二叉树(AVL树). 平衡二叉树介绍 在上篇博客中所实现的二叉排序树(二叉搜索树),其查找性能取决于二叉排序树的形状,当二叉排序树比较平衡时(深度与完全二叉树相同,[log2n]+1),时间复杂度为O(logn):但也有可能出现极端的斜树,如依照{35,37,47,51,58,62,73,88,91,99}的顺序,构建的二叉排序树就如下图所示,查找时间复杂度为O(n). 图1 斜树 为提高查找复杂度,在二叉排序树的基础上,提出了二叉

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的冒泡排序. 更多:数据结构与算法合集 基本概念 基本思想:将相邻的元素两两比较,根据大小关系交换位置,直到完成排序. 对n个数组成的无序数列,进行n轮排序,每轮按两两比较的方法找出最小(或最大)的一个.下图表示某数列的第一轮排序. 下面为交换元素的swap()方法代码,后面代码中将直接使用. public void swap(int[] a, int i, int j) { int temp; temp = a[j]; a[j] = a[i];

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的快速排序. 更多:数据结构与算法合集 基本概念 基本思想:在每轮排序中,选取一个基准元素,其他元素中比基准元素小的排到数列的一边,大的排到数列的另一边:之后对两边的数列继续进行这种排序,最终达到整体有序. 图片来自公众号:程序员小灰 实现代码 根据上述基本思想,可以先写出快速排序最核心的代码:对于数组a中从下标为low至下标为high的元素,选取一个基准元素(记为pivotKey),根据与基准比较的大小,将这些元素排到基准元素的两端. 注意点:1

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的堆排序. 更多:数据结构与算法合集 基本概念 堆排序种的堆指的是数据结构中的堆,而不是内存模型中的堆. 堆:可以看成一棵完全二叉树,每个结点的值都大于等于(小于等于)其左右孩子结点的值,称为大顶堆(小顶堆). 大顶堆(左)与小顶堆(右) 堆排序的基本思想:将带排序的序列构造成大顶堆,最大值为根结点.将根结点与最后一个元素交换,对除最大值外的剩下n-1个元素重新构造成大顶堆,可以获得次大的元素.反复执行,就可以得到一个有序序列了. 构造大顶堆的方法

本文根据<大话数据结构>一书,实现了Java版的归并排序. 更多:数据结构与算法合集 基本概念 归并排序:将n个记录的序列看出n个有序的子序列,每个子序列长度为1,然后不断两两排序归并,直到得到长度为n的有序序列为止. 归并方法:每次在两个子序列中找到较小的那一个赋值给合并序列(通过指针进行操作).当一个子序列遍历完成后,将另一个序列中剩下数赋值给合并序列.(详见代码) 归并排序示意图 完整Java代码 (含测试代码) public class MergeSort { public void