几种排序算法的时间复杂度和空间复杂度

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+WTConv(ECCV2024): 基于YOLOv11的主干网络改进,大感受野的小波卷积 论文提出了WTConv,这是一个使用级联小波分解的层,并执行一组小卷积核的卷积,每个卷积专注于输入的不同频率带,并具有越来越大的感受野。这个过程能够在输入中对低频信息给予更多重视,同时仅增加少量可训练参数。实际上,对于一个  的感受野,可训练参数数量只随着  的增长而呈对数增长。而WTConv与常规方法的参数平方增长形成对比,能够获得有效的卷积神经网络(CNN),其有效感受野(ERF)大小前所未有。 阅读详情

一. 快速排序

参考自:https://blog.youkuaiyun.com/A_BlackMoon/article/details/81064712

  1. 快速排序最好的情况下:每次平分子数组,时间复杂度为Nlog2N, 空间复杂度主要为递归调用的开销,为log2N
  2. 快速排序最差的情况下,每次两个子数组的大小都为1,n-1,意味着退化为冒泡排序,时间复杂度为N^2,空间复杂度为N。

二. 冒泡排序

参考 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43419883/article/details/88418730

时间复杂度

这个时间复杂度还是很好计算的:外循环和内循环以及判断和交换元素的时间开销;

  1. 最优的情况也就是开始就已经排序好序了,那么就可以不用交换元素了,则时间花销为:((n-1)+(n-2)+……2+1)= [ n(n-1) ] / 2;所以最优的情况时间复杂度为:O( n^2 );

  2. 最差的情况也就是开始的时候元素是逆序的,那么每一次排序都要交换两个元素,则时间花销为:[ 3n(n-1) ] / 2;(其中比上面最优的情况所花的时间就是在于交换元素的三个步骤);所以最差的情况下时间复杂度为:O( n^2 );

  3. **最优的时间复杂度为:O( n^2 ) ;

  4. 最差的时间复杂度为:O( n^2 );

  5. 平均的时间复杂度为:O( n^2 );**

空间复杂度

空间复杂度就是在交换元素时那个临时变量所占的内存空间;

  1. 最优的空间复杂度就是开始元素顺序已经排好了,则空间复杂度为:0;
  2. 最差的空间复杂度就是开始元素逆序排序了,则空间复杂度为:O(n);
  3. 平均的空间复杂度为:O(1);
手把手教你学Simulink——基于经典滤波器设计的场景:低通滤波器(LPF)的设计与频率响应仿真 滤波器是信号处理领域中非常重要的组件,用于去除不需要的频率成分或者提取有用的频率信息。低通滤波器(Low-Pass Filter, LPF)允许低于某个特定截止频率的信号通过,同时衰减高于该截止频率的信号。在本教程中,我们将学习如何使用设计一个简单的模拟低通滤波器,并对其频率响应进行仿真分析。本文介绍了如何使用设计一个简单的模拟低通滤波器,并通过仿真展示了其应用效果。通过这样的实践,您不仅能够加深对滤波器工作原理的理解,还能掌握利用Simulink进行滤波器设计与仿真的基本技能。 阅读详情

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