1.神经网络复杂度（空间复杂度+时间复杂度） 空间复杂度 空间复杂度用神经网络层数和神经网络中待优化参数的个数表示 我们计算神经网络层数时，只统计具有运算能力的层，输入层仅把数据传输过来，没有运算，所以在统计神经网络层数时，不把输入层算进来 输入层和输出层之间都是隐藏层 ...

　　同一个问题可以使用不同的算法解决，那么不同的算法孰优孰劣如何区分呢？因此我们需要一个表示方法来代表每个程序的效率。 　　衡量一个程序好坏的标准，一般是运行时间与占用内存两个指标。 　　不 ...

复杂度分析(上) @(数据结构与算法) 数据结构与算法本质上是解决程序运行速度快和存储空间省的问题，所以需要通过一个指标，即时间、空间复杂度来衡量这个问题 为什么需要复杂度分析 程序测试运行结果会受到测试环境的硬件影响 测试结果受数据规模的影响很大 假设 ...

算法、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 ...

各排序的时间复杂度分析 插入排序——直接插入排序 在最好的情况下，序列已经是有序的，每次插入元素最多只需要与有序表中最后一个元素进行比较，时间复杂度为O(n)。在最坏的情况下，每次插入元素需要与前面所有的元素进行比较，时间复杂度为O(n2），平均时间复杂度为O(n2）。 代码 ...

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 ...