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1.算法效率 2.时间复杂度 3.空间复杂度 4.复杂度oj题目 1.算法效率 1.1 如何衡量一个算法的好坏 一辆车的好坏我们可以从价格，油耗...... 方面来衡量，但衡量一个算法的好坏我们该从哪一个方面入手呢？比如斐波那契数列： 斐波那契数列的递归实现方式非常简洁，但简洁一定
目录 一、算法 1、算法定义 2、两种算法的比较 3、算法的特性 4、算法设计的要求 二、算法的复杂度 1、时间复杂度 1.1定义 1.2大O的渐近表示法 1.3推导大O阶方法 1.4最坏情况与平均情况 1.5常见的时间复杂度计算示例 🍂常数阶： 🍂线性阶： 🍂对数阶： 🍂平方阶： 2、空间
目录 一、时间复杂度BigO 大O的渐进表示法： 例题一： 例题2： 例题3：冒泡排序的时间复杂度 例题4：二分查找的时间复杂度 书写对数的讲究： 例题5： 实例6： 利用时间复杂度解决编程题 编辑思路一： 思路二： 源码： 思路三： 回顾位操作符 二、空间复杂度详解 概念
本篇博客会讲解如何衡量一个算法的效率。衡量算法的效率，主要有2个维度，分别是：时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度用来衡量算法的时间效率。时间复杂度越低，算法的耗时越短，效率则越高。 空间复杂度用来衡量算法的空间效率。空间复杂度越低，算法占用的空
算法(Algorithm）是对 特定问题求解步骤 的一种描述，它是指令的有限序列，其中的每条指令表示一个或多个操作。 一个算法必须总在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。 算法必须是有穷的，而程序可以是无穷的 算法中每条指令必须有确切的含义，对于
1. 有穷性 ：执行有穷步（有限步）之后结束。 2. 确定性 ：只有唯一的执行路径。 3. 可行性 ：代码可以执行起来。 4、 输入 ：零个或多个输入。 5. 输出 ：一个或多个输出。 时间效率和空间效率有时候是有矛盾的 概念： 若有某个辅助函数 f ( n ) color{pink}{f(n)} f ( n ) 使得当
下列算法默认都是对数组进行升序 1.1、算法思想 插入排序是一种简单直观的排序算法，它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。 插入排序的具体步骤如下： 从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序；
数据结构是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 算法就是定义良好的计算过程，他取一个或一组的值为输入，并产生一个或一组值作为输出。简单来说算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转化成输出结果。 算法在
算法效率是指 算法在计算机上运行时所消耗的时间和资源 。这是衡量算法执行速度和资源利用情况的重要指标。 例子： 这是一个斐波那契函数，用的是递归的计算方法，每次创建函数就会在栈区开辟一块空间，递归次数越多，开辟空间越多； 所以， 代码的简洁说明不了算
目录 一、前言 二、时间复杂度 2.1时间复杂度表示形式 2.1.1规则： 3.1如何计算时间复杂度 3.1.1线性阶 3.1.2平方阶 3.1.3对数阶 常见的时间复杂度排序: 三、空间复杂度 3.1Java的基本类型内存占用 数据结构和算法是程序的灵魂，这是某位程序员大佬所言，学习了这门，我们便可
