考虑算法的时间效率

一.算法 1.算法是对待定问题求解步骤的一种描述 2.衡量算法的指标: 时间复杂度:执行这个算法需要消耗多少时间,即算法计算执行的基本操作次数 空间复杂度:这个算法需要消耗多少空间,即算法在运行过程中临时占用存储空间大小的度量,强调的是辅助空间的大小(对数据进行操作的工作单元和存储一些计算的辅助单元),而不是指所有数据所占用的空间 3.同一个问题可以用不同的算法解决,而一个算法的优劣将影响到算法乃至程序的效率.算法分析的目的在于为特定的问题选择合适的算法.一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂

我们都知道,数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题,即如何让代码运行得更快,如何让代码更省存储空间.所以,执行效率是算法一个非常重要的考量指标.那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢?这里就要用到我们今天要讲的内容:时间.空间复杂度分析.其实,只要讲到数据结构与算法,就一定离不开时间.空间复杂度分析. 而且,我个人认为,复杂度分析是整个算法学习的精髓,只要掌握了它,数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半.其实,只要讲到数据结构与算法,就一定离不开时间.空间复杂度分析. 复杂度分析实在太

复杂度分析是什么? 复杂度分析就是分析执行一个给定算法需要消耗的计算资源数量(例如计算时间,存储器使用等)的过程. 为什么要学习复杂度分析? 没有复杂度分析怎么得到算法执行的时间和占用的内存大小 把代码运行一遍,通过统计.监控,就能得到算法执行的时间和占用的内存大小. 该方法的缺点在于: 1.测试结果非常依赖测试环境 拿同样一段代码,在 Intel Core i9 处理器上运行的速度肯定要比 Intel Core i3 快得多.同一段代码,在不同机器上运行,也可能会有截然相反的结果. 2.测试结

import java.util.Calendar; import java.util.Map; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Set; public class HashMapTest { <span style="white-space:pre"> </span>public static void main(String[] args) { <

算法(1)--时间和空间复杂度 初识 算法定义 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想: 求解一个问题步骤的描述 是求解问题的方法 它是指令的有限序列 其中每条指令表示一个或者多个操作 对于算法而言,实现的语言并不重要,重要的是思想 算法特性 确定性:无二义 有穷性:合适时间内可以执行 输入项 输出项 可行性:算法的每一步都是可行的 复杂度 时间复杂度 定义 ? 一般情况下,算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,用T(n)表示(语句频度),若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于

问题描述: 输入一个字符串,求出其中最大的回文子串.子串的含义是:在原串中连续出现的字符串片段.回文的含义是:正着看和倒着看相同,如abba和yyxyy. 解析: 这里介绍O(n)回文子串(Manacher)算法 算法基本要点:首先用一个非常巧妙的方式,将所有可能的奇数/偶数长度的回文子串都转换成了奇数长度: 在每个字符的两边都插入一个特殊的符号.比如 abba 变成 #a#b#b#a#, aba变成 #a#b#a#. 为了进一步减少编码的复杂度,可以在字符串的开始加入另一个特殊字符,这样就不用

<一>数组中出现次数超过一半的数字: 1.题目描述 数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半,请找出这个数字.例如输入一个长度为9的数组{1,2,3,2,2,2,5,4,2}.由于数字2在数组中出现了5次,超过数组长度的一半,因此输出2.如果不存在则输出0. 分析: 找的数超过数组总数的一半,先把数组排序,这个数若存在必然在中间出现一次 找到最中间的数,那最中间的数作为比较数去遍历整个数组,记录它出现的次数 次数和len比较,超过len的二分之一则把中间那个数返回,没超过就输出0: 代码如

Lua这类脚本语言在处理业务逻辑作为配置文件的时候方便省事 但是在大量需要 运算的地方就显得略微不足   按照 Lua内建排序算法 对比C/C++ PHP Java等的快速排序算法进行一下比较. 快速排序算法是基于冒泡排序,优化而来,时间复杂度T(n)=O(nLog2n)  ,可见内部采用了二分策略 . 发现在LuaIDE LDT下直接运行效率要比 通过C++加载运行Lua脚本效率高的多  拿500W个数据排序 来说  ,脚本如下 同样的排序脚本Lua解释器的内置排序算法在LDT下,运行速度比通

一.什么是复杂度分析? 数据结构和算法解决是“如何让计算机更快时间.更省空间的解决问题”. 因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能. 分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题,二者统称为复杂度. 复杂度描述的是算法执行时间(或占用空间)与数据规模的增长关系. 二.为什么要进行复杂度分析? 2.1 事后统计法 2.2.1 概念 通过运行代码跑,统计.监控,得到算法执行的时间和占用的内存大小. 2.2.2 劣势 测试结果非常依赖测试环境.测试环境中硬件的不同会对测试结