轉自：https://www.jianshu.com/p/59d09b9cee58 每一個優秀的開發者腦中都有時間概念。他們想給用戶更多的時間讓用戶做他們想做的事情。他們通過最小化時間復雜度來實現這一目的。 在你能理解程序的時間復雜度之前，你需要了解最常使用它的地方：算法設計 ...

什么是算法？ 計算機是人的大腦的延伸，它的存在主要是為了幫助我們解決問題。 而算法在計算機領域中就是為了解決問題而指定的一系列簡單的指令集合。不同的算法需要不同的資源，例如：執行時間或消耗內存。 如果一個算法執行時間需要好幾年或者需要占用非常大的內存，那么這算法幾乎毫無用處，即使有價值使用 ...

時間復雜度 算法分析 同一問題可用不同算法解決，而一個算法的質量優劣將影響到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在於選擇合適算法和改進算法。一個算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。 一、時間復雜度 （1）時間頻度 一個算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知 ...

Java中 Set 和 List 集合 的contains()方法，檢查數組鏈表中是否包含某元素檢查數組鏈表中是否包含某元素，使用 Set 而不使用 List 的原因是效率問題， 前者的 set.contains()方法 實現的復雜度是O(1)、 而后者 list.contains()方法 ...

前言 　　當你編寫完一個程序的時候，怎樣對它進行算法最優的判斷呢？效率又是怎樣體現的呢？效率=總執行次數/總時間，一般來說，程序越龐大，其執行效率越低。因此，對於模塊化程序，優化其算法的時間復雜度是非常重要的。 　　 定義 　　我們把一個算法中的語句執行次數定義為頻度 ...

1.時間復雜度（大O表示法）： 　　　　O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n2) < O(n3) < O(2n) < O(n!) < O(nn) 　　　 　　(1)Python中常用數據結構的時間復雜度 ...

本文轉載自：https://blog.csdn.net/u011947630/article/details/104691611 選擇排序、冒泡排序等算法的時間復雜度都比較好理解，但不是很清楚快速排序的時間復雜度為什么是O(nlogn)。從《算法圖解》中看到的思路，很贊，解決了一直以來的疑惑 ...

對於單鏈表來說，判斷回文最簡單的方法就是遍歷鏈表，將鏈表中的元素復制到數組中，然后對數組進行判斷是否是回文數組，但是這不符合O(1)的空間復雜度。 由於空間復雜度的要求，需要就地操作鏈表，不能開辟多余的空間來進行處理，因此引入快慢指針來進行操作。 快慢指針： slow 和 fast，每次 ...