算法效率的度量方法；
函数调用的时间复杂度分析；
常见的时间复杂度；
算法的空间复杂度； ...
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2020-06-27 20:03:38
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NumPy中提供了各种排序相关的函数。这些排序函数实现了不同的排序算法，每个算法的特点是执行速度、最坏情况性能、所需的工作空间和算法的稳定性。下表为三种排序算法的比较。 种类速度最差情况工作区稳定性 ‘quicksort’ 1 O(n^2) 0 no ‘mergesort’ 2 O(n*log(n) ...
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2020-06-19 12:00:05
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一、如何分析一个“排序算法” 从三个维度进行评价和分析： 1. 排序算法的执行效率 a. 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度 b. 时间复杂度的系统、常数、低阶 c. 比较次数和交换（或移动）次数 2. 排序算法的内存消耗 用空间复杂度来衡量。 原地排序算法，特指空间复杂度是O(1)的排序算法。 ...
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2020-06-19 11:53:01
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快速选择 用于求解 Kth Element 问题，也就是第 K 个元素的问题。 可以使用快速排序的 partition() 分治进行实现。需要先打乱数组，否则最坏情况下时间复杂度为 O(N2)。 关于快速排序： https://blog.csdn.net/nrsc272420199/article/ ...
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2020-06-08 00:43:41
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36 两个链表的第一个公共节点 输入两个链表，找出它们的第一个公共结点。（注意因为传入数据是链表，所以错误测试数据的提示是用其他方式显示的，保证传入数据是正确的） 时间复杂度：O(m+n), m，n分别为链表A，B的长度，最坏情况下，公共结点为最后一个，需要遍历m+n个结点空间复杂度：O(1)看下面 ...
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2020-06-05 13:13:42
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一、衡量一个排序算法 1.1、排序算法的执行效率 最好情况、最坏情况、平均情况时间复杂度 时间复杂度的系数、常数 、低阶 时间复杂度反应的是数据规模 n 很大的时候的一个增长趋势，所以它表示的时候会忽略系数、常数、低阶。 但是实际的软件开发中，我们排序的可能是10个、 100个、 1000个这样规模 ...
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2020-06-03 23:16:57
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一、为什么使用状态机？ 在实际开发中，会经常遇到某个对象的状态需要管理，根据不同操作，来变更到各种相应的值，最基础的做法就是if-else，好处在于简单；坏处在于代码冗长不便于维护，比如参数要精准控制从什么状态变到什么状态的话最坏情况需要写一遍所有状态的if-else，然后每个动作都要判断一轮，枚举 ...
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2020-06-01 20:43:03
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快速排序是对冒泡排序的一种改进。它的基本思想是：通过一躺排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要 小，然后再按次方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。最坏情况的时间复杂度为O(n2)，最好 情况时间复 ...
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2020-05-22 12:33:48
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这篇论文主要研究素性测试的多项式时间算法，由于没有在网上找到合适的翻译版本，本人自行翻译了一个版本供学习使用。如有错误请指出。 英文原版的论文已打包上传 https://files.cnblogs.com/files/allegro vivace/PrimesinP_original.zip PRI ...
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2020-05-15 09:20:51
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为了防止二叉搜索树中性能大大降低的最坏情况出现，我们可以采用一些方法，如：随机化、分期化和最优化来使其达到平衡。 下面函数使用分区函数在线性时间内使一棵二叉搜索树达到完美平衡状态。我们先划分以便把中值节点放入树根，然后（递归地）对子树执行同样的操作。 1 void balanceR(link& h) ...
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2020-05-13 09:32:37
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