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搜索关键字:空间复杂度    ( 2067个结果
主元素
给定一个整型数组,找出主元素,它在数组中的出现次数严格大于数组元素个数的二分之一。 1、抵消法 时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1) 一旦发现数组中存在两个不同的数,就都删除,直到剩下的数都一样。 此时剩下的数就是主元素。因为每次抵消操作之后,剩下来的数种,主元素一定也还是超过一半的。 2、用 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-22 01:39:38    阅读次数:149
数据结构与算法:排序
排序问题一直是计算机技术研究的重要问题,排序算法的好坏直接影响程序的执行速度和辅助存储空间的占有量,所以各大IT企业在笔试面试中也经常出现有关排序的题目。本节详细分析常见的各种排序算法,并从时间复杂度、空间复杂度、适用情况等多个方面对它们进行综合比较。...
分类:编程语言   时间:2016-06-21 07:59:21    阅读次数:245
《剑指offer》:[40]数组中只出现一次的数字
题目:一个整型数组里除了两个数字外,其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。要求时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(1)。 例如输入数组{2,4,3,6,3,2,5,5},因为只有4和6在这个数组里出现了一次,所以最后输出的是4,6。       分析:因为题目要求的时间复杂度和空间复杂度分别为:O(N)和O(1)。所以这个题目不能借助辅助空间,那么也就是要在一次遍历后就...
分类:编程语言   时间:2016-06-21 07:11:25    阅读次数:146
七种常用排序算法
七种常用排序算法 一、常见排序算法一览: 时间复杂度: 是一个函数,它定量描述了该算法的运行时间。 空间复杂度:一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。 稳定性:保证排序前2个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同就稳定,反之不稳定。视觉直观感受 7 种常用的排序算法 二、算法C#实现: 1、 直接插入排序:using System; using...
分类:编程语言   时间:2016-06-21 06:51:03    阅读次数:250
bzoj 1044: [HAOI2008]木棍分割
2016-06-20 第一问是个二分的经典入门题 第二问很容易发现一个DP f[i][j]前i个木棍分j次合法方案数,f[i][j]=f[k][j-1]+...+f[i-1][j-1]; 但这样时间复杂度是O(mn^2),空间复杂度是O(mn) 但我们发现对于相同的j随着i的增加,对应的k也增加,那 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-20 22:05:06    阅读次数:215
UWP控件与DataBind
在uwp开发中必不可少的一个环节就是各种通用的控件的开发,所以在闲暇时间汇总了一下在uwp开发中控件的几种常用写法,以及属性的几种绑定方式,有可能不全面,请大家多多包涵 :) 1、先从win10新增的{x:Bind}绑定方式说起,相对于{Binding},{x:Bind}在时间复杂度和空间复杂度上都 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-14 14:12:41    阅读次数:148
在数组中找出只出现一次的两个数
来来来,看一道面试题!!!题目是这样叙述的:在一个数组中除两个数字只出现1次外,其它数字都出现了2次,要求尽快找出这两个数字。要求:时间复杂度为O(N),空间复杂度为O(1)。这该怎么解决呢???请看我的分析:将这道题简单化:一个数组中只有一个数字出现一次,其他数字..
分类:编程语言   时间:2016-06-09 00:50:33    阅读次数:228
常见算法
常用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(n^2) O(n2)O(n^2) 稳定 O(1)O(1) 快速排序 O(n2)O(n^2) O(n?log2n)O(n*log_2n) 不稳定 O(log2n)O(log_2n)~O(n)O(n) 选择排序 O(n2...
分类:编程语言   时间:2016-06-06 17:13:23    阅读次数:257
时间复杂度和空间复杂度详解
算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度。 1.时间复杂度 (1)时间频度 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执 ...
分类:其他好文   时间:2016-05-31 09:01:07    阅读次数:214
Bloom filter(布隆过滤器)概念与原理
在大数据与云计算发展的时代,我们经常会碰到这样的问题。我们是否能高效的判断一个用户是否访问过某网站的主页(每天访问量上亿)或者需要统计网站的pv、uv。最直接的想法是将所有的访问者存起来,然后每次用户访问的时候与之前集合进行比较。不管是将访问信息存在内存(或数据库)都会对服务器造成非常大的压力。那是否存在一种方式,容忍一定的错误率,高效(计算复杂度、空间复杂度)的实现访问量信息的跟踪、统计呢?接下来介绍的布隆过滤器(Bloom Filter)就可以满足当前的使用场景(注释:基数计数法同样能满足pv、uv的统...
分类:其他好文   时间:2016-05-26 06:24:18    阅读次数:704
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