BTree,和二叉查找树和红黑树中一样,与关键字相联系的数据作为关键字存放在同一节点上. 一颗BTree树具有如下的特性:(根为root[T]) 1)每个节点x有以下域: (a)n[x],当前存储在节点x中的关键数总数: (b)n[x]个关键字本身以升序存放,因此key1<=key2<=keyi …<=keyn: (c)leaf[x],是一个布尔值,如果x是叶子的话,则为TRUE,如果是内节点,则为FALSE: 2)每个内节点包含n[x]+1个子女对象的地址,叶节点没有子女: 子女地址表

剑指Offer--算法复杂度中的O(logN)底数是多少 前言 无论是计算机算法概论.还是数据结构书中,关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少.算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然. 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的. 我们先考虑O(logx

前言 无论是计算机算法概论.还是数据结构书中,关于算法的时间复杂度很多都用包含O(logN)这样的描述,但是却没有明确说logN的底数究竟是多少.算法中log级别的时间复杂度都是由于使用了分治思想,这个底数直接由分治的复杂度决定.如果采用二分法,那么就会以2为底数,三分法就会以3为底数,其他亦然. 不过无论底数是什么,log级别的渐进意义是一样的.也就是说该算法的时间复杂度的增长与处理数据多少的增长的关系是一样的. 我们先考虑O(logx(n))和O(logy(n)),x!=y,我们是在考虑n趋

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: /

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. 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,这是比线性更

算法复杂度是我们来衡量一个算法执行效率的一个度量标准,算法复杂度通常主要有时间复杂度和空间复杂度两种.时间复杂度就是指算法代码在运行最终得到我们想要的结果时所消耗的时间,而空间复杂度则是指算法中用来存储的数据结构所占用的空间.往往一个时间复杂度比较低的算法拥有着较高的空间复杂度,两者是互相影响的,我们前面讲解数据结构中的一些例子和代码也足以说明这一点.本文会简单介绍一下用于描述算法的性能和复杂程度的大O表示法. 我们先来看一段简单的代码,来帮助我们理解什么是大O表示法: function inc

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

算法复杂度主方法 有时候,我们要评估一个算法的复杂度,但是算法被分散为几个递归的子问题,这样评估起来很难,有一个数学公式可以很快地评估出来. 一.复杂度主方法 主方法,也可以叫主定理.对于那些用分治法,有递推关系式的算法,可以很快求出其复杂度. 定义如下: 如果对证明感兴趣的可以翻阅书籍:<算法导论>.如果觉得太难思考,可以跳过该节. 由于主定理的公式十分复杂,所以这里有一种比较简化的版本来计算: 二.举例 二分搜索,每次问题规模减半,只查一个数,递推过程之外的查找复杂度为O(1),递推运算时

      之前一篇文章提到BIG O算法复杂度的备忘录, 今天这个是.NET 平台下集合类相关的Big O 算法复杂度   今天先到这儿,希望对您有参考作用, 您可能感兴趣的文章: 数据结构与算法 Big O 备忘录与现实 IT基础架构规划方案一(网络系统规划) 餐饮行业解决方案之客户分析流程 餐饮行业解决方案之采购战略制定与实施流程 餐饮行业解决方案之业务设计流程 供应链需求调研CheckList 企业应用之性能实时度量系统演变 如有想了解更多软件,系统 IT,企业信息化 资讯,请关注我的微

题目:有N个正实数(注意是实数,大小升序排列) x1 , x2 ... xN,另有一个实数M. 需要选出若干个x,使这几个x的和与 M 最接近. 请描述实现算法,并指出算法复杂度. 代码如下: #include<iostream> using namespace std; int min_diff(int data[],int n,int &min_i,int &min_j,int number); int main() { int number,n,i; cin>>

算法复杂度分为时间复杂度T(n)和空间复杂度F(n) 时间复杂度:也就是执行算法程序所需的时间,与硬件的速度.编程语言的级别.编译器的优化.数据的规模.执行的频度有关,前三个有很大的不确定性,所以衡量指标只要是后两者即算法的时间复杂度是数据规模n的函数.T(n)=O(F(n)),其中O表示同阶,即当n趋近无穷大是T(n)与F(n)的比值是个不为0的常数,也就是渐进时间复杂度.按照时间复杂度量级递增顺序为:常数阶O(1).对数阶O(log2n).线性阶O(n).线性对数阶O(nlog2n).平方阶

0.导语 本节为手撕代码系列之第一弹,主要来手撕排序算法,主要包括以下几大排序算法: 直接插入排序 冒泡排序 选择排序 快速排序 希尔排序 堆排序 归并排序 1.直接插入排序 [算法思想] 每一步将一个待排序的记录,插入到前面已经排好序的有序序列中去,直到插完所有元素为止. [代码实现] # 直接插入排序 def insert_sort(arr): length = len(arr) for i in range(length): k = i for j in range(k,0,-1): if

算法复杂度及渐进符号 一.算法复杂度 首先每个程序运行过程中,都要占用一定的计算机资源,比如内存,磁盘等,这些是空间,计算过程中需要判断,循环执行某些逻辑,周而反复,这些是时间. 那么一个算法有多好,多快,怎么衡量一个算法的好坏?所以,计算机科学在算法分析过程中,提出了算法复杂度理论,这套理论可以量化算法的效率,以此作为标准,方便我们能衡量到底选择哪一种算法. 复杂度有两个维度:时间和空间. 我们说,一个实现了某算法的程序: 如果计算的速度越快,那么这个算法时间复杂度越低. 如果占用的计算资源越

一.O(logn)代码小证明 我们先来看下面一段代码: int cnt = 1; while (cnt < n) { cnt *= 2; //时间复杂度为O(1)的程序步骤序列 } 由于cnt每次在乘以2之后都会更加逼近n,也就是说,在有x次后,cnt将会大于n从而跳出循环,所以\(2 ^ x = n\), 也就是\(x = log_2n\),所以这个循环的复杂度为O(logn) 二.典型时间复杂度 $c$ 常数 $logN$ 对数级 $log ^ 2N$ 对数平方根 $N$ 线性级 $Nlog

1MinHash简介 传统的hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法.传统hash算法产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概率下是相等的:如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大.从这个意义上来说,要设计一个hash算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签名值除了提供原始内容是否相等的信息外,还能额外提供不相等的原始内容的差异程度的信息. M

计算复杂度(Computational complexity):用于研究解决特定问题X的算法效率的框架 计算模型(Model of computation):可允许的操作(Allowable operations) 成本模型(Cost model):操作数(Operation counts) 复杂度上界(Upper bound):保证能在一定的时间内解决 复杂度下界(Lower bound):通过数学方法证明,必须花费的最少时间 最优算法(Optimal algorithm):可能达到的最小复杂

之前一直不解为何算法中经常会看到 log 今天看<数据结构与算法分析 Java 语言描述>(第 3 版)2.4.3 节 求最大子序列和的分治算法实现时才注意到原因 翻看第 29 页的最后一句部分内容如下: 即若 N = 2 ^ k,则 T(N) = N * (k + 1) = N log N + N = O(N log N) 我们根据上面的 N = 2 ^ k 可得到 k = log N 所以代入公式消除变量 k: N * k + N = N log N + N 此时只剩下一个变量可以十分清晰

引理: EK算法每次增广使所有顶点$v\in V-\{s,t\}$到$s$的最短距离$d[v]$增大. 采用反证法, 假设存在一个点$v\in V-\{s,t\}$, 使得$d'[v]< d[v]$. 取$v$为第一个使最短距离减小的点, 设增广后的图$G'$中路径$s\leadsto u \rightarrow v$为$s$到$v$的最短路 因此可以得到 $$d[u]=d[v]-1, d'[u]\ge d[u]$$ 那么显然边$(u,v) \notin E$, 因为若$(u,v) \in E$

参考 有空再更新下用c++, 下面用的Java Dijkstra:适用于权值为非负的图的单源最短路径,用斐波那契堆的复杂度O(E+VlgV) BellmanFord:适用于权值有负值的图的单源最短路径,并且能够检测负圈,复杂度O(VE) SPFA:适用于权值有负值,且没有负圈的图的单源最短路径,论文中的复杂度O(kE),k为每个节点进入Queue的次数,且k一般<=2,但此处的复杂度证明是有问题的,其实SPFA的最坏情况应该是O(VE). Floyd:每对节点之间的最短路径. 先给出结论: (1

1.度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1)事后统计的方法 这种方法可行, 但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,需要实际运行该程序:二是所得时间的统计量依赖于计算机的硬件.软件等环境因素, 这种方式,要在同一台计算机的相同状态下运行,才能比较那个算法速度更快. 2)事前估算的方法 通过分析某个算法的时间复杂度来判断哪个算法更优. 2.时间频度 基本介绍:一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多.一个算法中的语句执行次数称为

- 概念:     大O表示法:称一个函数g(n)是O(f(n)),当且仅当存在常数c>0和n0>=1,对一切n>n0均有|g(n)|<=c|f(n)|成立,也称函数g(n)以f(n)为界或者称g(n)囿于f(n).记作g(n)=O(f(n)). 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“时间复杂度”.当输入量n逐渐加大时,时间复杂度的极限情形称为算法的“渐近时间复杂度”.  即`运行时间`指一种算法的运算时