算法复杂度分析

最新推荐文章于 2025-08-10 21:28:09 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 算法
本文详细介绍了多种常见的排序算法，包括快速排序、冒泡排序、选择排序、堆排序、插入排序、希尔排序、桶排序、基数排序、归并排序及TimSort等。每种算法都属于不同的类别，如交换类排序、选择类排序和插入类排序等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://www.cnblogs.com/gaochundong/p/complexity_of_algorithms.html

这里写图片描述

类别Name名字
交换类排序QuickSort快速排序
交换类排序Bubble Sort冒泡排序
选择类排序Selection Sort选择排序
选择类排序HeapSort堆排序
插入类排序Insertion Sort插入排序
插入类排序Shell Sort希尔排序
Bucket Sort桶排序
Radix Sort基数排序
MergeSort归并排序
TimSortTimSort
算法复杂度分析-集大成篇
深入挖掘，筑基为先；知其然，知其所以然。
02-04 3288
复杂度分析总是迷迷糊糊，来看看这篇吧！！
怎么算matlab算法复杂度,算法复杂度分析
weixin_39754267的博客
03-16 5926
1. 何为数据结构？何为算法？简单来说，数据结构就是数据的存储方式，比如数组就是把数据存在一段连续的内存上，而链表则是通过指针的关联将数据存在任意可用的内存上；栈是先进后出，队列是先进先出。而算法则是对这些数据的操作方法，比如数据的插入、查找、删除、排序等。二者相辅相成，互为一体，数据结构为算法服务，而算法要在指定数据结构上进行操作。2. 复杂度分析？学习数据结构和算法的目的是为了在实际应用的时候...
算法时间复杂度分析基础
weixin_34198762的博客
11-14 243
摘要      本文论述了在算法分析领域一个重要问题——时间复杂度分析的基础内容。本文将首先明确时间复杂度的意义，而后以形式化方式论述其在数学上的定义及相关推导。从而帮助大家从本质上认清这个概念。前言      通常，对于一个给定的算法，我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是...
算法时间复杂度和空间复杂度
caojunhao123的专栏
08-29 6493
定义 空间复杂度(Space Complexity)是对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度,记做S(n)=O(f(n))。比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了,因为每次递归都要存储返回信息。一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。 编辑本段空间复杂度 类似于时间复杂度的讨
C++算法复杂度分析
wsys_yysn的博客
03-29 987
算法复杂度分析是评估算法效率的关键工具，它帮助我们理解算法在不同规模输入下的性能表现。答：数学家有一个定义，只要一个算法找到答案所需要的时间，能做到n^k可以了。n^k 是n的多项式，因此满足这个条件的算法，叫做多项式时间算法。多项式时间算法是一个好算法。通过了解算法复杂度分析，可以预测算法性能，做出更合理的算法选择，优化现有代码的效率。(大数据来了，有些算法抵不住啊，必须要更新自己的知识库了)🐍🐍🐍🐍🐍🐍。(题外话：算法的改进需要人，人也需要反过来“驯服”算法，大家加油！：好算法和坏算法的关键
算法复杂度的分析
chongjingcongqia的博客
10-04 1552
1.1 数据结构数据结构(DataStructure)是计算机存储、组织数据的⽅式，指相互之间。没有⼀种单⼀的数据结构对所有⽤途都有⽤，所以我们要学各式各样的数据结构， 如：线性表、树、图、哈希等1.2 算法算法(Algorithm)就是定义良好的计算过程，取⼀个或⼀组的值为输⼊，并产⽣出⼀个或⼀组值作为输出。简单来说算法就是，⽤来将输⼊数据转化成输出结果。2. 算法效率如何衡量⼀个算法的好坏呢？这时就需要引入复杂度来对一个算法进行效率评价2.1 复杂度的概念。
Java 常见集合之算法复杂度分析
m0_57836225的博客
11-01 942
在这篇博客中，我们将深入探讨 Java 常见集合相关的算法复杂度。了解算法复杂度对于我们评估集合在不同操作下的性能表现至关重要，这能帮助我们在实际开发中根据具体场景选择最合适的集合类型。
算法复杂度分析看这一篇就够了
程序员小刘
01-23 1950
2023年也慢慢的步入了年末，光阴易逝，前段时间在学习算法的时候谈到了复杂度，所以今天就来总结一下算法的复杂度是衡量算法执行效率的度量标准。它描述了随着输入规模的增加，算法所需执行的基本操作的数量或运行时间的增长程度。一般来说，算法的复杂度可以分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度衡量的是执行算法所需的时间，通常以大O符号（O）来表示。例如，O(1)表示常数时间复杂度，即算法的执行时间与输入规模无关；O(n)表示线性时间复杂度，算法的执行时间与输入规模呈线性关系；
算法复杂度分析(3600字)
Bob Ding的博客
08-14 1447
文章目录前言一、复杂度分析的意义二、复杂度分析基础1. 大OOO复杂度表示法2. 时间复杂度分析方法2.1 加法法则2.2 乘法法则3. 空间复杂度总结1. O(1)O(1)O(1)2. O(logn)、O(nlogn)O(logn)、O(nlogn)O(logn)、O(nlogn)3. O(m+n)、O(mn)O(m+n)、O(mn)O(m+n)、O(mn) 前言 复杂度分析是算法学习的基础，也是算法的精髓。针对每一个数据结构和算法，通过复杂度分析，我们能够更加科学地判断其质量好坏。因此，复杂度分析非.
大O表示法与算法复杂度分析：深入理解与应用指南
08-13
本文详细介绍了大O表示法及其在算法复杂度分析中的应用，包括算法复杂度的重要性、大O表示法的基本概念和分类、如何使用大O表示法进行复杂度分析，以及代码示例。希望这能帮助读者更好地理解和应用大O表示法，提高...
斐波那契数列算法复杂度分析-建议-20161003.doc
07-23
该数列不仅可以用于算法复杂度分析，还在计算机算法设计、数据结构优化等多个领域有广泛的应用。 在进行斐波那契数列算法复杂度分析时，我们通常会关注两种主要的算法实现方式：迭代法和递归法。迭代法是通过循环来...
最大公约数的三种算法复杂度分析时间计算.pdf
02-22
《最大公约数的三种算法复杂度分析》 在计算机科学中，算法的效率是衡量其性能的重要指标，特别是在处理大量数据时。本文将详细探讨求两个自然数最大公约数（Greatest Common Divisor, GCD）的三种常见算法：连续...
机械学习--DBSCAN 算法（附实战案例）
最新发布
enlybbq的博客
08-10 1152
聚类效果：DBSCAN 成功将啤酒分为 3 个有意义的簇（常规啤酒、轻量啤酒、高端啤酒），并识别出 4 种特征异常的啤酒（噪声点），符合实际产品分类逻辑。参数影响：ε=0.6 和 MinPts=5 的组合效果较好，若 ε 增大，可能将噪声点划入簇；若 MinPts 增大，可能导致簇分裂为更多小簇。应用价值：该结果可辅助啤酒企业定位产品市场、优化产品线，或为消费者提供基于特征的选购参考。
NOIP普及组|2001T1数的计算
程序员莫小特的编程世界
08-09 1965
2001年NOIP普及组第1题：数的计算 给出正整数 $n$，要求按如下方式构造数列： 1、只有一个数 $n$ 的数列是一个合法的数列。 2、在一个合法的数列的末尾加入一个正整数，但是这个正整数不能超过该数列最后一项的一半，可以得到一个新的合法数列。
分治-快排-215.数组中的第k个最大元素-力扣(LeetCode)
black_bear_white的博客
08-08 285
深入理解强化学习：近端策略优化（PPO）算法详解
Galen_xia的博客
08-09 900
摘要：近端策略优化（PPO）算法详解 PPO算法是强化学习领域的重要突破，解决了传统策略梯度方法在更新步长敏感性和数据利用率上的局限。基于马尔可夫决策过程框架，PPO通过引入裁剪机制和优势函数估计，在保持训练稳定性的同时简化了计算。核心公式L^CLIP(θ)采用概率比率裁剪技术，将策略更新幅度限制在[1-ε,1+ε]范围内，有效平衡了探索与利用。PPO结合广义优势估计(GAE)和熵正则化项，既保证了性能又提高了采样效率，成为解决复杂决策任务的优选算法。其简洁实现和优异表现使其在学术界和工业界广受青睐。
CF2123A Blackboard Game
zqystca的博客
08-09 333
在样例二中，如果 Alice 选择了 0，那么 Bob 可以选择 3。然后如果 Alice 选择了 2，那么 Bob 可以选择 1。最终 Alice 无数可选，所以 Bob 赢了。游戏在其中一人无法操作时结束，最终无法操作的人输了。在样例一中，如果 Alice 选择了 0，那么 Bob 无法选择任何数，Alice 获胜。每组测试数据仅包含一行一个整数 n（1≤n≤100）表示黑板上写的数字个数。第一行，一个整数 t（1≤t≤100）表示测试数据组数。对于每组测试数据，如果 Alice 必胜，输出。
复杂水文环境下识别精度↑86%！陌讯多模态融合算法在水位监测中的优化实践
2501_92487859的博客
08-08 622
本文解析了陌讯水文感知架构的创新方案，针对传统水位监测存在的强反射干扰（夜间误报率35%）、暴雨遮挡（漏报率28%）等痛点问题。该方案采用三阶融合处理流程，通过多模态特征聚合公式实现光照自适应补偿，核心算法在Jetson边缘设备上实现mAP0.903、功耗仅6.3W的优异表现。某流域实测显示暴雨误报率降低82.5%，水位标定精度提升82.4%。文章还提供了INT8量化（模型体积缩减73%）和水文数据增强等边缘部署优化方案，为智慧水务建设提供技术参考。
算法复杂度分析：时间与空间效率
"算法复杂度分析ppt" 算法复杂度分析是衡量算法效率的重要方法，它主要关注算法在处理问题时所需时间和空间资源的数量。在计算机科学中，理解和分析算法的复杂度至关重要，因为这直接影响到软件的性能和实用性。本...
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