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我也要
之前很长一段时间我计算字典长度都是自己维护一个长度变量，每次字典元素有增减就改变变量，今天发现len()对大多数常见数据结构都是O(1)的，我当时就崩溃了，原来我多此一举了。
这里是常见数据结构的函数复杂度：
https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
ｓｔａｃｋｏｖｅｒ相关问题：
http://stackoverflow.com/questions/1115313/cost-of-len-function
本人处于个人兴趣，创建了一个个人公众号，每天筛选国外网友发现的有趣的事情推送到公众号，欢迎关注！
强化学习Reinforcement Learning中价值函数近似方法解读
强化学习Reinforcement Learning中价值函数近似方法解读 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 1. 背景介绍
复杂度讲解
什么是数据结构？ 通俗的来讲，我们在做一些项目时，需要把一些数据存储起来；方式包括：通讯录，数组，这些是顺序表，后面还有链表，哈希表，红黑树等高级数据结构。简单来说，就是管理数据的方式。 什么是算法？ 算法可以说是通过某种方式对数据进行处理，具体的来讲就是：排序，二分查找。而暴力求解，回溯等属于算法的分类。递归则是解决算法问题的方式。 1.算法效率 1.1如何衡量一个算法的好坏？ 算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空间(内存)资源 。因此衡量一个算法的好坏，一般是从时间和空间
MATLAB基础应用精讲-【强化学习】Actor - Critic 算法（附python代码实现）
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函数圈复杂度（Cyclomatic Complexity）
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Python Sarsa算法详解及源码
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AI人工智能 Agent：智能体策略迭代与优化
智能体，策略迭代，强化学习，Q-learning，价值函数，状态空间，动作空间，奖励函数 1. 背景介绍 在人工智能领域，智能体（Agent）扮演着至关重要的角色。智能体是指能够感知环境、做出决策并与环境交互的系统。其目标通常是通过与环境的交互最大化累积的奖励。策略迭代是智能体学习和
如何衡量一段代码函数的复杂性
利用可维护性指数MI衡量一段代码的复杂性和可维护性
STM32 上 FreeRTOS 的启动与任务调度详解
4. SysTick定时器：FreeRTOS启动调度器后，会接管STM32的SysTick定时器，用于生成系统节拍，因此不要在HAL库中重复配置SysTick（比如HAL_Init()中已配置，无需再手动调用SysTick_Config()），否则会导致系统节拍异常，任务延迟不准。2. 任务栈大小需按需配置，不是越大越好（浪费RAM），也不能太小（会导致栈溢出），比如简单的传感器读取任务，1024字（4096字节）足够，复杂任务（比如串口接收+数据解析）可调整为2048字。
python—时间复杂度
一、时间复杂度规则 1、计算时，往往只关注时间频度中最高次项，其他次要项和常数项忽略 例如： T=3*n^3+2*n^2+10000时间的复杂度： O(n^3) 2、顺序结构，时间复杂度按加法来计算 让用户输入2个列表，一个列表的长度为m另一个为n，对这2个列表分别求和 比较他们的和的大小 循环遍历，分别求和，比较大小 m步、n步 时间复杂度为O(m+n) 3、循环结构，时间复杂度按乘法来运算 T=n*n*3 4、分支结构：时间复杂度取最大值 5、没有特殊说明时，算法的时间复杂度都是指最坏的时间复杂度 最
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常见的算法时间复杂度由小到大依次为： 常数阶 < 对数阶< 线性阶< 线性对数阶< 平方阶< 立方阶< 指数阶 O() < O() < O() < O() < O() < O() < O() 随着的规模不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低 常数阶O() 无论代码执行了多少行，只要是没有循环等复杂结构，那这个代码的时间复杂度就是O() in...
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强化学习核心：贝尔曼方程与价值函数详解
强化学习作为机器学习的重要分支，通过智能体与环境的交互学习最优策略。其核心数学框架马尔可夫决策过程(MDP)定义了状态、动作、奖励等基本要素，而价值函数则量化了策略的长期收益。贝尔曼方程作为强化学习的理论基础，建立了当前价值与未来价值的递归关系，为策略评估和优化提供了数学工具。在实际工程中，从机器人控制到游戏AI，贝尔曼方程指导着价值迭代、Q学习等经典算法实现。本文深入解析状态价值函数和动作价值函数的计算原理，并探讨折扣因子、探索-利用平衡等工程实践问题，帮助读者掌握强化学习的数学本质与实现方法。
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