、分治算法、回溯算法、动态规 划、字符串匹配算法 算法复杂度分析 由于相同算法在不同测试 ...

复杂度分析 ​ 算法的复杂度指的是执行该算法的程序在运行时所需要的时间和空间(内存)资源，复杂度分析主要是从时间复杂度和空间复杂度两个层面来考虑。 大O(big O)表示法 ​ 在了解时间复杂度之前，我们需要知道怎么用数学符号将它表示出来。 ​ 我们知道，一个算法的执行时间 = 该算法中 ...

为什么要进行算法分析？ 预测算法所需的资源 计算时间（CPU 消耗） 内存空间（RAM 消耗） 通信时间（带宽消耗） 预测算法的运行时间 在给定输入规模时，所执行的基本操作数量。 或者称为算法复杂度（Algorithm ...

引理: EK算法每次增广使$s$到所有顶点$v\in V-\{s,t\}$的最短距离$d[v]$增大. 采用反证法, 假设存在一个点$v\in V-\{s,t\}$, 使得$d'[v]< d[v]$. 取$v$为第一个使最短距离减小的点, 设增广后的图$G'$中路径$s\leadsto ...

Java排序算法 1）分类： 插入排序（直接插入排序、希尔排序） 交换排序（冒泡排序、快速排序） 选择排序（直接选择排序、堆排序） 归并排序 分配排序（箱排序、基数排序 ...

算法时间复杂度分析 在看一个算法是否优秀时，我们一般都要考虑一个算法的时间复杂度和空间复杂度。现在随着空间越来越大，时间复杂度成了一个算法的重要指标，那么如何估计一个算法的时间复杂度呢？ 时间复杂度直观体现 首先看一个时间复杂度不同的两个算法，解决同一个问题，会有多大的区别。 下面两个 ...

复杂度 前言 时间复杂度 常数阶O(1) 线性阶O(n) 对数阶O(logN) 线性对数阶O(nlogN) 平方阶O(n²) 空间复杂度 常数阶O ...

为什么需要复杂度分析 学习数据和算法就是为了解“快”和“省”的问题，也就是如何设计你的代码才能使运算效率更快，占用空间更小。那如何来计算代码执行效率呢？这里就会用到复杂度分析。 虽然我们可以用代码准确的计算出执行时间，但是这也会有很多局限性。 数据规模的不同会直接影响到测试 ...