当谈到数据结构与算法，时间复杂度是一个关键的概念，它描述了算法运行时间随输入规模增加而增加的速度。在学习时间复杂度时，了解常见的时间复杂度分类以及它们的特点和应用场景将帮助你更好地理解和分析算法的效率。以下是常见的时间复杂度分类以及它们的详细解释：常数时间复杂度 O(1)：常数时间复杂度表示无论输入规模如何增加，算法的执行时间都保持恒定。这是最理想的情况，通 …
时间复杂度怎么算
数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。一般情况下我们是通过时间、空间复杂度分析来衡量算法代码的执行效率。大 O 复杂度表示法算法的执行效率，粗略地讲，就是算法代码执行的时间。但是，如何在不运行代码的情况下，用“肉眼”得到一段代码的执行时间呢？这里有段非常简单 …
一个简单，公平，时间复杂度为 O(n)的洗牌算法。什么是洗牌算法呢？其实就是将一些数据以公平随机的方式打乱顺序。这个算法，是由 Knuth(高纳德)，也就是计算机程序设计艺术的作者发明的。下面我们直接进入正题。假设有这样一个数组 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们使用 Knuth-Shuffle 算法将数据打乱。基本流程是这 …
在对图进行计算时，很常用的一个操作就是求若干条线段的交点，比如对图的叠加、截窗，需要频繁地计算线段交点，如果求交算法效率很低，上层的算法再优秀也表现不出好的性能。两条线段交点的计算先考虑一个很简单的情形：只有两条线段，求它们是否相交，如果相交，交点在哪？如上图，如果线段[a0,a1]与[b0,b1]相交，则端点a0、a1必定落在[b0,b1]两侧，同时端点b …
作者：京东保险 王奕龙对于小规模数据，我们可以选用时间复杂度为 O(n2) 的排序算法。因为时间复杂度并不代表实际代码的执行时间，它省去了低阶、系数和常数，仅代表的增长趋势，所以在小规模数据情况下， O(n2) 的排序算法可能会比 O(nlogn) 的排序算法执行效率高。不过随着数据规模增大， O(nlogn) 的排序算法是不二选择。本篇我们主要对 O(n2 …
复杂度分析复杂度分析在我看来是数据结构与算法学习入门知识，尤为重要。为什么复杂度分析重要？数据结构与算法的出现本就是为了花更少的时间和空间（储存）来解决问题。复杂度分析就是为解决如何“花更少的时间和空间（储存）”的问题。现在各种编译工具，代码跑完就能显示用了多少时间，占了多少内存。但是这些数据都是在完成代码编写之后才能得到的，这是事后统计方法。事后统计法得到 …
虽然代码千差万别，但是常见的复杂度量级并不多。我稍微总结了一下，这些复杂度量级几乎涵盖了你今后可以接触的所有代码的复杂度量级。1. O(1)首先你必须明确一个概念，O(1) 只是常量级时间复杂度的一种表示方法，并不是指只执行了一行代码。比如这段代码，即便有 3 行，它的时间复杂度也是 O(1），而不是 O(3)。int i = 8; int j = 6; i …
不知道小伙伴们有没有刷过力扣上的算法题，我在上研究生的时候，刷过了前40道题，上面的算法题，我觉得还挺难的，当你写完代码的时候，就可以提交自己写的代码到系统上，系统会给你写的代码计算时间复杂度和空间复杂度，并给出了你的排名。可能有的小伙伴不理解这个概念，今天我们来详细讲一下。在编写和优化代码时，时间复杂度和空间复杂度是两个关键概念。它们帮助我们衡量算法的效率 …
一：算法效率-时间和空间复杂度完成一个功能可能会有多种算法，因此算法也就有了优劣之分。正如我们用速度描述物体的快慢一样，我们用复杂度来评判一个算法是好还是坏。算法的复杂度分为时间复杂度和空间复杂度，由于现代计算机发展非常快，除一些极端情况外，一般无需考虑空间复杂度，所以我们关心的还是算法的复杂度，通俗点说，就是这个算法够不够快。二：时间复杂度（1）时间复杂度 …
算法之空间复杂度：衡量一个算法运行需要开辟的额外空间上次我们学习了时间复杂度，那么我们今天就来看看空间复杂度！概念空间复杂度是对一个算法在运行过程中临时占用空间大小的度量和时间复杂度不是真的计算时间一样，空间复杂度也不衡量算法具体占用的内存字节数。空间复杂度计算的是额外开辟的变量的个数，适用大O渐近法注意：函数运行时所需要的栈空间(存储参数、局部变量、一些寄 …