时间复杂度&空间复杂度

算法 今天给大家带来一篇关于算法排序的分类,算法的时间复杂度,空间复杂度,还有怎么去优化算法的文章,喜欢的话,可以关注,有什么问题,可以评论区提问,可以与我私信,有什么好的意见,欢迎提出. 前言: 算法的复杂度分为时间复杂度与空间复杂度,时间复杂度指执行算法需要需要的计算工作量,空间复杂度值执行算法需要的内存量,可能在运行一些小数据的时候,大家体会不到算法的时间与空间带来的体验. 优化算法就是将算法的时间优化到最快,将空间优化到最小,假如你写的mod能够将百度游览器的搜索时间提升0.5秒,那都是

数据结构之 - 时间复杂度/空间复杂度 一).复杂度: 复杂度:又称渐进复杂度. 分类:1).时间复杂度. ? 2).空间复杂度. 时间复杂度:T(n) = O(f(n)), 表示代码的执行时间和代码的执行次数成正比关系. T(n): 代码的执行时间. f(n): 代码的执行次数. n: 数据规模. O: 代码的执行时间和数据规模增长的变化趋势. 二).时间复杂度分析: 1).只关注循环次数最多的一短代码 T(n) = O(n) int cal(int n) { int sum = 0; int

转自:http://blog.csdn.net/believejava/article/details/38434471 —————————————————————————————————————————————— 1.快速排序的基本思想: 通过一趟排序将待排序记录分割成独立的两部分,其中一部分记录的关键字均比另一部分关键字小,则分别对这两部分继续进行排序,直到整个序列有序. 先看一下这幅图: 把整个序列看做一个数组,把第零个位置看做中轴,和最后一个比,如果比它小交换,比它大不做任何处理:交换了

时间复杂度 复杂度 可能对应的算法 备注 O(1) 位运算 常数级复杂度,一般面试中不会有 O(logn) 二分法,倍增法,快速幂算法,辗转相除法   O(n) 枚举法,双指针算法,单调栈算法,KMP算法,Rabin Karp,Manacher's Algorithm 又称作线性时间复杂度 O(nlogn) 快速排序,归并排序,堆排序   O(n^2) 枚举法,动态规划,Dijkstra   O(n^3) 枚举法,动态规划,Floyd   O(2^n) 与组合有关的搜索问题   O(n!) 与排

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度. 其作用: 时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量: 而空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间. (算法的复杂性体现在运行该算法时的计算机所需资源的多少上,计算机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度). 简单来说, 时间复杂度指的是语句执行次数 空间复杂度指的是算法所占的存储空间 时间复杂度 执行算法所需的计算工作量.一般来说,计算机算法是问题规模n的函数f(n),算法的时间复杂度也因此记做T(n)=O(f(n));

目录 1. 各种算法的比较 2. 算法不稳定定义 3. 不稳定的几种算法 1. 各种算法的比较 2. 算法不稳定定义 定义:在排序之前,有两个数相等,但是在排序结束之后,它们两个有可能改变顺序. 说明:在一个待排序队列中,A和B相等,且A排在B的前面,而排序之后,A排在了B的后面.这个时候,我们说这种算法是不稳定的. 3. 不稳定的几种算法 1)快排为什么不稳定 3 2 2 4 经过第一次快排后结果:2 2 3 4 (第3号位置的2第一次排序后跑到第1号位置了) 2)堆排序为什么不稳定 如果堆顶

对比表格 分类 算法 时间复杂度 空间复杂度       稳定性           关联性        最好          最差        平均       插入排序        直接插入排序      O(n)(优化后)     O(n2)           O(n2)           O(1) 稳定   希尔排序 O(n) O(n2) 不确定 O(1) 不稳定 基于直接插入排序     选择排序 直接选择排序 O(n2) O(n2) O(n2) O(1) 不稳定   堆排

什么是算法: 间而言之算法(Algorithm):一个计算过程,解决问题的方法 递归的两个特点: 调用自身 结束条件 递归示例: def func(x): if x==0: print("我的小鲤鱼",end='') else: print("抱着",end='') func(x-1) print("的我",end="") func(5) 递归示例一:我的小鲤鱼 ''' 1 1 2 3 5 8 13 21 34 输出长度为 n

时间复杂度: 定义:在进行算法分析时,语句的总执行次数T(n)是关于问题的规模n的函数,进而分析T(n)随着n的变化情况并确定T(n)的数量级.算法的时间复杂度,也就是算法的时间时间量度,记做:T(n)=O(f(n)).它表示随着问题的规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度.其中f(n)是问题规模n的某个函数. 这样用大写 O()来体现算法时间复杂度的记法,我们称之为大 0 记法 .一般情况下,随着 n 的增大, T(n)增长最慢的算法