1 如何评价.分析一个排序算法? 很多语言.数据库都已经封装了关于排序算法的实现代码.所以我们学习排序算法目的更多的不是为了去实现这些代码,而是灵活的应用这些算法和解决更为复杂的问题,所以更重要的是学会如何评价.分析一个排序算法并在合适的场景下正确使用. 分析一个排序算法,主要从以下3个方面入手: 1.1 排序算法的执行效率 1)最好情况.最坏情况和平均情况时间复杂度 待排序数据的有序度对排序算法的执行效率有很大影响,所以分析时要区分这三种时间复杂度.除了时间复杂度分析,还要知道最好.最坏情况复

要得到某个结果,可以有很多种方式,算法就是为了寻找一条最快的方式. 而评判其好坏的标准就是时间复杂度. O(1): 我们把执行一次的时间复杂度定义为O(1) sum = a +b; cout << sum <<endl; O(n): for(int i = 0; i < n ;++n) { //do something. } O(n2): for(int i = 0; i < n ;++n) { for(int j = 0; j < n ;++n) { //do

题目描述 给定一个数列,包含N个整数,求这个序列的最长上升子序列. 例如 2 5 3 4 1 7 6 最长上升子序列为 4. 1.O(n2)算法解析 看到这个题,大家的直觉肯定都是要用动态规划来做,那么我们先设立一个数组. 设d[ i ]为以a[ i ]为结尾的最大子序列的长度 有了这个后,我们可以很容易的写出状态转移方程: d[ i ] = max(d[ i ] , d[ j ] + 1) 若 j < i 且 a[ i ] > a[ j ] #include <stdio.h>

<<编程之美>>一书中提到了寻找最大的K个数的问题,问题可以简单描述为:在长度为N的数组中,寻找第K(K<N)个最大的数.问题的解法涉及到了很多排序算法,对我们理解和运用排序算法有较大帮助. 1.解决方案 解决思路一:我们首先可以想到的方法,先对数据进行排序,然后选择K个最大的值,算法时间复杂度O(N*logN) + O(K) = O(N*logN). 解决思路二:注意到题目要求造成K个最大的数,并没有要求这个K个最大的数是否有序.联想到快速排序算法,快速排序算法每一步可以讲

//选择排序,分为简单选择排序.树形选择排序(锦标赛排序).堆排序 此算法为简单选择排序 public static void selectSort(int[] a){ for(int i=0;i<a.length;i++){ int minIndex = i; for (int j = i + 1; j < a.length; j++) { if (a[j] < a[minIndex]) { minIndex = j; } } if (minIndex != i) { int temp

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(

目录 1.算法基础 2.冒泡排序 3.时间复杂度 (1)时间频度 (2)时间复杂度 4.指数时间 5.常数时间 6.对数时间 7.线性时间 1.算法基础  要求:生成一个4*4的2维数组并将其顺时针旋转90度 #!_*_coding:utf-8_*_ array=[[col for col in range(5)] for row in range(5)] #初始化一个4*4数组 #array=[[col for col in 'abcde'] for row in range(5)] for

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

正文: 开篇我们先思考这么一个问题:一台老式的 CPU 的计算机运行 O(n) 的程序,和一台速度提高的新式 CPU 的计算机运 O(n2) 的程序.谁的程运行效率高呢? 答案是前者优于后者.为什么呢?我们从时间复杂度分析就可以知道. 1.什么是时间复杂度? 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

(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

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(

这里主要简单说一下算法的时间复杂度和NP问题简介,毕竟分析算法的时间复杂度上界有助于分析算法的好坏,分析算法好坏也有助于分析是否还有更好的算法: 一.时间复杂度: 一般关心的还有递归问题中的时间复杂度:(参考:http://blog.csdn.net/so_geili/article/details/53444816) 例: 二.NP(Non-determinstic polynnomial)问题: P类问题:可以在多项式时间内使用确定性算法求解的判定问题: NP类问题:可以在多项式时间内使用非

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 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 按数量级递增排列,

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.

什么是算法 1.什么是算法 算法(algorithm):就是定义良好的计算过程,他取一个或一组的值为输入,并产生出一个或一组值作为输出.简单来说算法就是一系列的计算步骤,用来将输入数据转化成输出结果. mark:我们可以把所有的算法想象为一本“菜谱”,特定的算法比如菜谱中的的一道“老醋花生米”的制作流程,只要按照菜谱的要求制作老醋花生米,那么谁都可以做出一道好吃的老醋花生米.so,这个做菜的步骤就可以理解为:“解决问题的步骤” 2.算法的意义 假设计算机无限快,并且计算机存储容器是免费的,我们还

排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序. (3).交换排序:冒泡排序.快速排序. (4).归并排序 (5).基数排序 一.插入排序 •思想:每步将一个待排序的记录,按其顺序码大小插入到前面已经排序的字序列的合适位置,直到全部插入排序完为止. •关键问

针对算法的知识点进行记录 简易桶排序 首先看一个简易桶排序,有一串数字,进行从大到小排列.数字间隔不大,使用一维数组来当作桶,进行插入排序. static void Main(string[] args) { ] { , , , , , , , , , }; ]; //定义桶 ; i < input.Length; i++) { tong[input[i]]++; //给桶进行赋值 } //利用桶数据循环输出下标 ; i >= ; i--) { ; j <= tong[i]; j++)

排序稳定:如果两个数相同,对他们进行的排序结果为他们的相对顺序不变.例如A={1,2,1,2,1}这里排序之后是A = {1,1,1,2,2} 稳定就是排序后第一个1就是排序前的第一个1,第二个1就是排序前第二个1,第三个1就是排序前的第三个1.同理2也是一样.不稳定就是他们的顺序与开始顺序不一致. 原地排序:指不申请多余的空间进行的排序,就是在原来的排序数据中比较和交换的排序.例如快速排序,堆排序等都是原地排序,合并排序,计数排序等不是原地排序.总体上说,排序算法有两种设计思路,一种是基于比较

引入 大学学习计算机语言的那几年,从c语言,到c++,再到数据结构JAVA..让我印象最深刻的还是最开始老师讲冒泡算法的时候,直到现在大四快毕业了我才渐渐通窍了.刚学前端的时候以为前端就是做出好看很炫的页面就行了,后来才渐渐懂得前端不只是页面仔.一次美团面试,面试官说他们要的不仅是前端,他们要的是“工程师”,从面试开始到结束问都是算法,顿时把我给打击了.二叉树.基本算法还有时间复杂度都是很重要的东西,不仅体现了一个前端的学习深度,还体现了一名计算机学生的专业水平.所以,为了查缺补漏,我决定开始研

排序一直以来都是让我很头疼的事,以前上<数据结构>打酱油去了,整个学期下来才勉强能写出个冒泡排序.由于下半年要准备工作了,也知道排序算法的重要性(据说是面试必问的知识点),所以又花了点时间重新研究了一下. 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.下面讲的排序都是属于内排序. 内排序有可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序.