、分治算法、回溯算法、動態規 划、字符串匹配算法 算法復雜度分析 由於相同算法在不同測試 ...

復雜度分析 ​ 算法的復雜度指的是執行該算法的程序在運行時所需要的時間和空間(內存)資源，復雜度分析主要是從時間復雜度和空間復雜度兩個層面來考慮。 大O(big O)表示法 ​ 在了解時間復雜度之前，我們需要知道怎么用數學符號將它表示出來。 ​ 我們知道，一個算法的執行時間 = 該算法中 ...

為什么要進行算法分析？ 預測算法所需的資源 計算時間（CPU 消耗） 內存空間（RAM 消耗） 通信時間（帶寬消耗） 預測算法的運行時間 在給定輸入規模時，所執行的基本操作數量。 或者稱為算法復雜度（Algorithm ...

引理: EK算法每次增廣使$s$到所有頂點$v\in V-\{s,t\}$的最短距離$d[v]$增大. 采用反證法, 假設存在一個點$v\in V-\{s,t\}$, 使得$d'[v]< d[v]$. 取$v$為第一個使最短距離減小的點, 設增廣后的圖$G'$中路徑$s\leadsto ...

Java排序算法 1）分類： 插入排序（直接插入排序、希爾排序） 交換排序（冒泡排序、快速排序） 選擇排序（直接選擇排序、堆排序） 歸並排序 分配排序（箱排序、基數排序 ...

算法時間復雜度分析 在看一個算法是否優秀時，我們一般都要考慮一個算法的時間復雜度和空間復雜度。現在隨着空間越來越大，時間復雜度成了一個算法的重要指標，那么如何估計一個算法的時間復雜度呢？ 時間復雜度直觀體現 首先看一個時間復雜度不同的兩個算法，解決同一個問題，會有多大的區別。 下面兩個 ...

復雜度 前言 時間復雜度 常數階O(1) 線性階O(n) 對數階O(logN) 線性對數階O(nlogN) 平方階O(n²) 空間復雜度 常數階O ...

為什么需要復雜度分析 學習數據和算法就是為了解“快”和“省”的問題，也就是如何設計你的代碼才能使運算效率更快，占用空間更小。那如何來計算代碼執行效率呢？這里就會用到復雜度分析。 雖然我們可以用代碼准確的計算出執行時間，但是這也會有很多局限性。 數據規模的不同會直接影響到測試 ...