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

用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,我们称之为大O阶记法. O(1)叫做常数阶:O(n)叫做线性阶:O(n^2)叫做平方阶.  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,只保留最高阶项. 3.如果最高阶项存在且不是1,则去除与这个项相乘的常数. 得到的结果就是大O阶.   

清除error.log.access.log并限制Apache日志文件大小的方法,在网上搜了下相应的资料,并按照如下步骤做了一遍,网站恢复正常   清除error.log.access.log并限制Apache日志文件大小的方法 有个客户反映vps网站打不开,登录系统检查下,客户是win2003系统,发现放置网站文件的D盘已被占满,可用空间为0KB,进去发现客户Apache服务器的错误日志error.log非常的大,造成D盘被爆满. 在网上搜了下相应的资料,并按照如下步骤做了一遍,网站恢复正常

在接下来的数据结构博文中,我们将会开始接触到一些算法,也就是"解决某个问题的方法",而解决同一个问题总是会存在不同的算法,所以我们需要在不同的算法之中做出抉择,而做出抉择的根据往往就是算法耗费的时间(特殊情形下我们还需要考虑算法耗费的空间).因此我们今天就来学习如何简单的判断算法将会耗费的时间. 首先我们知道,同一个算法或者说同一个程序,在不同的计算机上耗费的时间是不一样的,因为不同的计算机硬件运算能力会存在不同.此外,在同一台计算机中,不同的操作,如加法和乘法要消耗的时间也会不同,整

在算法分析中,我们将语句总的执行次数记为T(n)进而分析T(n)随n的变化情况确认T(n)的数量级.一般情况下,T(n)随n增大变化最缓慢的算法为最优算法. 根据定义,T(n)的求法是很简单的,也就是简单的数数.举个例子: int i; ;i<n;i++); 这里int执行一次,for循环里的语句执行n次,所以T(n)=n+1;但是当n变大时,这个常数就显得无足轻重了,所以它的算法复杂度为O(n). 同样的,对于下面的代码: int i,j; ;i<n;i++) ;j<n;j++); 这

十大排序算法时间复杂度 All In One 排序算法时间复杂度 排序算法对比 Big O O(n) O(n*log(n)) O(n^2) 冒泡排序 选择排序 插入排序 快速排序 归并排序 基数排序 希尔排序 堆排序 桶排序 计数排序 排序算法分类 排序算法可以分为两种:内排序和外排序; 内排序, 在排序过程中全部记录存放在内存; 外排序, 在排序过程中需要使用外存; 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:直接选择排序.堆排序 (

这篇博客记录我对剑指offer第2版"面试题39:数组中出现次数超过一半的数字"题解1的一句话的一个小误解,以及汇总一下涉及partition算法的相关题目. 在剑指offer第2版"面试题39:数组中出现次数超过一半的数字"的解法一(基于partition,且哨兵选择数组第一个元素)中,有这么一句话: 我们有成熟的时间复杂度为O(n)的算法得到数组中任意第k大的数字,这句话让我产生了一点误解,让我误以为"只需要调用一次partition就能找到第k大的数

算法导论的第四章对于divide-conquer进行了阐述, 感觉这本书特别在,实际给出的例子并不多,更多其实是一些偏向数学性质的分析, 最重要的是告诉你该类算法分析的一般性策略. 估计 首先是估计算法的时间复杂度,这里我感觉大多数情况下该类算法的时间复杂度可以由两种策略来完成. master method 这种方式简单, 准确, 个人认为一般能用这种尽量使用这种. 对于常数 a >= 1, b > 1, T(n) = a T ( n / b ) + f(n), 也就是说算法T对于规模为n的问

概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存. 我们这里说说八大排序就是内部排序. 当n较大,则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法:快速排序.堆排序或归并排序序. 快速排序:是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法,当待排序的关键字是随机分布时,快速排序的平均时间最短: 1.插入排序—直接插入排序(Straight Insertion Sort) 基本思想: 将一个记录插入到

做TopCoder SRM 576 D2 L3 题目时,程序有个地方需要对一个数大量求幂并取余,导致程序运行时间很长,看了Editoral之后,发现一个超级高效的求幂并取余的算法,之前做System test时,程序运行时间(最慢的测试用例)为500ms左右,使用此方法之后,运行时间直接减为20ms,快了20多倍,所以将此方法记录下来. 算法时间复杂度为 log(n). 这个算法其实就是  数据结构与算法分析 (Weiss 著) 一书中开头的那个递归求幂算法的非递归版,简洁明了. 代码如下: /

说到排序算法,就不得不提时间复杂度和稳定性! 其实一直对稳定性不是很理解,今天研究python实现排序算法的时候突然有了新的体会,一定要记录下来 稳定性: 稳定性指的是 当排序碰到两个相等数的时候,他们的顺序会不会发生交换.其实对于一个整数数列的排序,是否交换元素没有任何影响. 但是: 如果有这样一串二元组: ( 2, 5) (1 ,6 ) ( 2 , 8 ) 我们要优先按照第一个元素排序,如果相同再按照第二个元素排序 我们先按照第二个元素进行排序之后再按照第一个元素进行排序, 里面有两个元组第

Java中  Set 和 List 集合  的contains()方法,检查数组链表中是否包含某元素检查数组链表中是否包含某元素,使用 Set 而不使用 List  的原因是效率问题, 前者的 set.contains()方法 实现的复杂度是O(1). 而后者 list.contains()方法 实现的复杂度是O(n) List特点: 元素有放入顺序,元素可重复 , Set特点: 元素无放入顺序,元素不可重复( 注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的

[经典算法题]寻找数组中第K大的数的方法总结 责任编辑:admin 日期:2012-11-26   字体:[大 中 小] 打印复制链接我要评论   今天看算法分析是,看到一个这样的问题,就是在一堆数据中查找到第k个大的值.   名称是:设计一组N个数,确定其中第k个最大值,这是一个选择问题,当然,解决这个问题的方法很多,本人在网上搜索了一番,查找到以下的方式,决定很好,推荐给大家.       所谓“第(前)k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第(前)k个数的

数据库(31)  最近发现oracle数据库连接非常慢,sqlplus很快,用客户端就很慢,甚至会无响应. 然后服务器内存一下就飙升到了90%,不是表空间占满了,也不是数据库连接数占满了.重启还是一样! 在客户端连接服务器的时候,点击“登录”,需要很久(正常1,2秒就行)才可以连接到数据库,连接后操作一切正常.在客户端用tnsping服务器:C:\Documents and Settings\Administrator>tnsping ORA11G 很长时间没有反应 原因在于:listener.

Java 常用排序算法/程序员必须掌握的 8大排序算法 本文由网络资料整理转载而来,如有问题,欢迎指正! 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序 所需辅助空间最少:堆排序 平均速度最快:快速排序 不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序. 先来看看 8种排序之间的关系: 1.直接插入排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2]

Java 常用排序算法/程序员必须掌握的 8大排序算法 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空间最多:归并排序 所需辅助空间最少:堆排序 平均速度最快:快速排序 不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序. 先来看看 8种排序之间的关系: 1.直接插入排序 (1)基本思想:在要排序的一组数中,假设前面(n-1)[n>=2] 个数已经是排 好顺序的,现在要把第n 个数插到前

思路:首先在待排序数组i[]中找出最大的值,以(最大值+1)的大小创建一个空数组kk[],然后遍历待排序数组i[]中的值n,其值n对应数组kk[]中的第n个元素加1.最后再把数组kk[]排好序的值赋回给数值i[]. 评价:此算法时间复杂度为O(3n) 代码实现如下: int[] i ={2,6,9,8,5,6}; int temp = i[0]; for (int k = 1; k < i.length; k++)    {    if(i[k] > temp){     temp = i[k

/home/u01/oracle/product/11gr2/db_1/log/diag/tnslsnr/VM_179_95_centos/listener/trace/listener.log listener.log文件过大导致oracle假死

问题描述: 今天看到user库日志备份方面很久,然后查看到user库这个log日志很大 图片是我已经解决了,然后现在可以收缩的大小 解决方法: 1.先备份user库日志,因为很大,所以要等很久,这个只能先等了 当时的LOG大小有500G,备份出来后167G左右,备份完了,发现还是无法收缩 2.再次执行一次收缩日志 3.再次收缩日志,就可以了

C - Prime number or not Time Limit:2000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice FZU 1649 Description Your task is simple.Give you a number N, you should judge whether N is a prime number or not. Input There