复杂度专题
时间复杂度和空间复杂度的深入解析
在算法和数据结构的学习中，时间复杂度和空间复杂度是两个至关重要的概念。它们分别用于衡量算法在执行过程中所需的计算资源（时间）和存储资源（空间）。以下，我们将从技术难点、面试官关注点、回答吸引力以及代码举例四个方面，详细解释时间复杂度和空间复杂度的概念。 一、技术难点 时间复杂度 时间复杂度的技术难点在于如何准确估计算法在不同输入规模下的运行时间。这需要对算法的执行过程有深入的理解，并能够
判断时间复杂度和空间复杂度
前言 之前听别人说时间复杂度是多少多少，一脸蒙蔽，这么高大上的东西我怎么不会判断呢。这里特别强调一下，学习是我的初衷，写博客是为了巩固，这篇博客参考了下面这篇博客，我觉得写的很好，我这里也再总结以下。 https://blog.csdn.net/halotrriger/article/details/78994122 介绍 https://baike.baidu.com/item/%E6%
比较排序算法的时间复杂度的下限
原因： 对于n个待排序元素，在未比较时，可能的正确结果有n!种。 在经过一次比较后，其中两个元素的顺序被确定，所以可能的正确结果剩余n!/2种（确定之前两个元素的前后位置的情况是相同，确定之后相当于少了一半的可能性）。 依次类推，直到经过m次比较，剩余可能性n!/(2^m)种。 直到n!/(2^m)<=1时，结果只剩余一种。根据斯特灵公式，此时的比较次数m为o(nlogn)次。 所以基于
(纯白话算法系列)冒泡排序、时间复杂度分析、代码演示
定义： 冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。 它重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果他们的顺序（如从大到小、首字母从A到Z）错误就把他们交换过来。走访元素的工作是重复地进行直到没有相邻元素需要交换，也就是说该元素列已经排序完成。 这个算法的名字由来是因为越大的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端（升序或降序排列），就如同碳酸饮料中二氧化
时间复杂度与空间复杂度题目讲解
前言： 在前面我们了解到了时间复杂度与空间复杂度，这里我们就可以尝试一下做一些关于时间复杂度与空间复杂度的题目。 1. 数组篇 题目一：消失的数字 消失的数字：. - 力扣（LeetCode） 思路： 看到这个题目，我们首先的思路是先排序，然后如果后一个数字不等于前一个数字+1的话，那么这个就是消失的数字，那么排序，我们选择冒泡排序呢还是qsort排序，我们发现这个题目限制了时间
【CS.AL】算法复杂度分析 —— 渐进符号表示法
文章目录 1 概述2 渐进符号详解2.1 大O符号（O）2.2 Ω符号（Ω）2.3 Θ符号（Θ）2.4 o符号（o）2.5 ω符号（ω） 3 具体例子3.1 插入排序（Insertion Sort）3.2 二叉搜索树（Binary Search Tree） 1000.01.CS.AL.1.3-算法基础-渐进符号表示法-Created: 2024-06-13.Thurs
【C语言】递归复杂度与链表OJ之双指针
【C语言】递归复杂度与链表OJ之双指针 🔥个人主页：大白的编程日记 🔥专栏：数据结构 文章目录 【C语言】递归复杂度与链表OJ之双指针前言一.递归复杂度1.1递归时间复杂度1.2递归空间复杂度 二.链表OJ之双指针2.1倒数第K个节点2.2链表的中间节点2.3反转链表2.4回文链表2.5相交链表双指针法 后言 前言 哈喽，各位小伙伴大家好！今天我们继续深入探
关于堆排序建堆时间复杂度的证明
建堆的过程，看起来外面一层循环O(n)，里面是个logn的调整函数，时间复杂度貌似是nlogn的，但是仔细分析，其实质是O(n)的。 证明如下： 首先，对于高度为h的完全二叉树，其第i层的元素个数为2^(i-1)，对于堆的每一层，调整的深度都不一样，每层的元素的调整深度小于等于h-i，假设每层调整的深度是h-i，欲构建的堆是个完全二叉树，那么对于每层来说： 最后一层不用调整； 倒数第二层的
10种 排序算法 稳定性，复杂度的分析
排序相关概念 排序项：排序依据的数据 关键码：主关键码，次关键码，主关键码对于任意排序的序列结果唯一，关键码是次关键码排序结果不一定唯一，由于才可能存在相同的关键值记录。 内部排序：排序过程中全放入内存中。 外部排序：排序过程使用内外数据交换，主要部分放在外存中。 从复杂度，稳定性，方面分析 稳定排序：冒泡排序，插入排序，归并排序，基数排序 不稳定排序：选择排序，快速排序，希尔排序，
【数据结构 |集合框架、泛型】初始集合框架、时间（空间）复杂度、简单认识泛型
✨✨谢谢大家捧场，祝屏幕前的小伙伴们每天都有好运相伴左右，一定要天天开心哦！✨✨ 🎈🎈作者主页： 🎈丠丠64-CSDN博客🎈 ✨✨ 帅哥美女们，我们共同加油！一起进步！✨✨ 目录 集合框架 时间复杂度 大O渐进表示法： 空间复杂度 包装类 1.装箱和卸箱 泛型 1.泛型的定义 2.擦除机制 3.泛型的上届 4.泛型方法 集合框架 Java 集合
时间复杂度、空间复杂度，这里一次讲清楚
前言 无论是时间复杂度和空间复杂度都是是用来衡量算法在处理不同规模数据时所需的时间和内存的变化情况，是不同角度的衡量结果。 在算法分析中，大O符号（O）表示算法的渐近时间（或空间）复杂度。它描述了算法运行时间（或空间占用）与输入规模的增长关系。 结果 时间复杂度是衡量算法执行时间随着输入规模增长而增加的速率。以下是一些常见的时间复杂度，从低到高排列： O(1) - 常数时间复杂度： 算
考研系列-数据结构第一章、绪论（基本术语、时间复杂度）
目录 一、数据结构的基本概念 1.基本概念和术语 2.习题易错题-选择题 3.习题易错题-简答题 二、算法和算法评价指标 1.算法基本概念 2.时间复杂度计算 3.空间复杂度 4.易错题总结 三、章节归纳总结 四、参考 一、数据结构的基本概念 1.基本概念和术语 数据： 数据是信息的载体 ， 是描述客观事物属性的数 、 字符及所有能输入到计算机中并被计算
Oracle密码复杂度设置
Oracle密码复杂度设置（Oracle_Password_Complexity） 一、Oracle_Password_Complexity: SQL> alter system set resource_limit = true; SQL> @ $ORACLE_HOME/RDBMS/ADMIN/utlpwdmg.sql → [verify_function|verify
C++——时间复杂度
时间复杂度的估算 方法 时间复杂度十分的简单，但是在估算时有些需要注意的点还是要写 例如代码： for (int i = 0; i < n; i++）{int x;cin >> x;a[i] = x;} 这段代码的时间复杂度是：O(n)，当然在实际估算的时候也不需要太精确 常见的时间复杂度有这些： O ( l o g ( n ) ) O(log(n)) O(log(n)) O
【CS.AL】算法复杂度分析 —— 时间复杂度详解
文章目录 1 概述2 时间复杂度的详细分析2.1 常数时间复杂度（O(1））2.2 对数时间复杂度（O(log n)）2.3 线性时间复杂度（O(n)）2.4 线性对数时间复杂度（O(n log n)）2.5 平方时间复杂度（O(n²)）2.6 指数时间复杂度（O(2^n)）2.7 阶乘时间复杂度（O(n!)） 3 用户体验中的时间复杂度 🔥4 计算时间复杂度的方法5 实际例子算法题5
【数据结构】初识数据结构之复杂度与链表
【数据结构】初识数据结构之复杂度与链表 🔥个人主页：大白的编程日记 🔥专栏：C语言学习之路 文章目录 【数据结构】初识数据结构之复杂度与链表前言一.数据结构和算法1.1数据结构1.2算法1.3数据结构和算法的重要性 二.时间与空间复杂度2.1算法效率2.2算法的复杂度2.3时间复杂度的概念2.4大O的渐进表示法2.5时间复杂度计算举例 三.空间复杂度四.链表4.1链表的概念
2559. 统计范围内的元音字符串数(前缀和) o(n)时间复杂度
给你一个下标从 0 开始的字符串数组 words 以及一个二维整数数组 queries 。 每个查询 queries[i] = [li, ri] 会要求我们统计在 words 中下标在 li 到 ri 范围内（包含 这两个值）并且以元音开头和结尾的字符串的数目。 返回一个整数数组，其中数组的第 i 个元素对应第 i 个查询的答案。 注意：元音字母是 'a'、'e'、'i'、'o' 和 'u'
《大话数据结构》算法时间复杂度等基础概念
1.算法的特性 输入、输出、有穷性、确定性、可行性 有穷性指的是：算法在执行有限的步骤之后，自动结束而不会出现无限循环，并且每一个步骤在可接受的时间内完成 确定性：算法的每一步都有确定的含义，不会出现二义性 可行性：算法的每一步都是可行的 2.算法的设计要求 1）正确性 层次3是： 2）.可读性 算法设计为的是便于阅读、理解和交流 3）.健壮性 当输入数据不合法的时候
python数据格式操作的时间复杂度
list python的列表内部实现是数组（具体实现要看解析器, CPython的实现 ），因此就有组数的特点。超过容量会增加更多的容量，set, get 是O(1)，但del, insert, in的性能是O(n)。具体的看下表，'n’是容器中当前的元素数， 'k’需要操作的元素个数 OperationAverage CaseAmortized Worst CaseCopyO(n)O(n)A
数据结构-算法效率的度量-时间复杂度和空间复杂度
度量算法的效率：时间复杂度、空间复杂度。 时间复杂度，一般情况，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的一个函数f(n)，算法的时间度量记做T(n)=O(f(n))，他表示随着问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称做算法的渐近时间复杂度，简称时间复杂度。 插入一个概念：语句的頻度指的是该语句重复执行是次数。 我们在计算时间复杂度的时候， 先要找出算法的基本操作，
Java—集合框架、时间和空间复杂度
一、集合框架 Java集合框架(Java Collection Framework)，又称为容器(container)，是定义在 java.util 包下的一组接口(interfaces)和其实现类(classes) 其主要表现为将多个元素(element)置于一个单元中，用于对这些元素进行快速、便捷的存储(store)、检索(retrieve）、管理(manipulate)，即俗称的增删查改
『大模型笔记』Transformer的几种高效自注意力(降低计算复杂度的方法)！
Transformer的几种高效自注意力(降低计算复杂度的方法)！ 文章目录 一. 快速回顾一下注意力机制二. 有哪些技术可以用来提高注意力的效率1. Sparse attention(1) 算法原理：Strided Attention & Fixed Attention(2) 复杂度分析： O ( N N p
（2021，AFT，MHA，RWKV 基础，线性内存复杂度）无注意力的 Transformer
An Attention Free Transformer 公和众和号：EDPJ（进 Q 交流群：922230617 或加 VX：CV_EDPJ 进 V 交流群） 目录 0. 摘要 2. 多头注意力（MHA） 3. 方法 3.1 无注意力 Transformer 3.2 AFT 变体：局部性、权重共享和参数化 5. 实验 0. 摘要 我们引入了 Attention
简述React 和 Vue 的 diff 时间复杂度从 O(n^3) 优化 到 O(n) ，那么 O(n^3) 和 O(n) 是如何计算出来的 ？
React 和 Vue 的 diffing 算法（即虚拟DOM比较算法）的优化过程是一个复杂的过程，涉及到多个层面的设计和优化。从 O(n^3) 优化到 O(n) 的时间复杂度并不是简单地通过一个步骤完成的，而是经过了一系列的改进和优化。 O(n^3) 的可能来源 变成O(n^3)其实是牺牲了最优解，来换取时间 在最初的虚拟DOM diffing算法中，如果采用简单的方法去比较两个树形