提高算法的performance

最新推荐文章于 2025-08-15 09:45:14 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： performance 算法 dictionary cache
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/andy_212/article/details/6786237
本文介绍了一种通过使用外部缓存来提高程序效率的方法——时间换空间。具体来说，可以通过在方法A()的外部使用Dictionary作为缓存来避免重复计算，减少m*n次的A()调用开销。

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

1. 时间换空间

比如说 m*n 次invoke A（）； 可以再A（）的外层加Dictionary做Cache


2. |-------|-------|----------|

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openmp提高算法效率（c++）
daoer_sofu的专栏
04-21 2091
openmp openmp可以提高代码的执行效率，对for循环的效率提升是10倍以上，对图像算法和深度学习效率的提升帮助很大 语法 #pragma omp parallel {} 并行语句，默认cpu的核数个线程 #pragma omp critical {} 互斥体，同时只有一个线程进入 #pragma omp barrier{} 所有线程到达后执行后面语句 #pragma omp master{} 只有主线程才会执行的代码 #pragma omp single{} 只会有一个线程执行
深入解析最小生成树算法【Prim 和 Kruskal 的对比】
一键难忘的博客
07-06 806
在本文中，我们深入探讨了最小生成树问题以及解决该问题的两种经典算法：Prim算法和Kruskal算法。Prim算法是一种贪心算法，以顶点为中心逐步扩展生成树。通过优先队列实现，适用于稠密图。相对简单易懂，但在某些情况下可能受优先队列实现的影响。Kruskal算法也是一种贪心算法，以边为中心逐步构建生成树。通过并查集实现，适用于稀疏图。相对复杂一些，但在某些情况下性能更好，特别是在大规模图中具有更好的并行性能。性能比较Prim算法在稠密图上通常表现更好，而Kruskal算法在稀疏图上更优。
蓝桥杯 算法提高 拯救Andy BFS C++
inoobkk的博客
05-14 276
思路： 首先将所有的绿洲加入队列中，每次从队列中取一个元素，查询周围的8个坐标（需要注意边界条件）的最小距离是否可以被更新，如果相邻坐标被更新则将该坐标加入队列中。 代码： #include<iostream> #include<vector> #include<queue> using namespace std; #define MAX 100000000 struct Pos { int x, y; }; void bfs(queue<Pos>&amp
算法练习
AndyCao9527的博客
07-03 634
1、题目描述： 计算字符串最后一个单词的长度，单词以空格隔开。 输入描述: 一行字符串，非空，长度小于5000。 输出描述: 整数N，最后一个单词的长度。输入：hello world 输出：5pyhton:# -*- coding:utf-8 -*- #如果不用try except容易造成数组越界 while True: try: line=ra
分类算法—Performance指标
sanmi8276的博客
02-14 1269
目录 一、分类问题 二、回归问题 三、聚类 四、信息检索 五、总结 在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。主要以两大类分类与回归分别阐述。 一、分类问题 1、混淆矩阵 混淆矩阵是监督学习中的一种可视化工具，主要用于比较分类结果和实例的真实信息。矩阵中的每一行代表实例的预测类别，每一列代表实例的真实类别。 真正(True Positive , TP)：被模型预测为正的正样本。 假正(False Positive , FP)：被模型预测为正的负样
数据分析系列--⑦RapidMiner模型评价(基于泰坦尼克号案例含数据集)
灰灰老师
01-31 2348
Cross Validation 算子的主要作用是：- 提供更可靠的模型性能评估。- 减少过拟合风险。- 充分利用数据，特别适合小数据集。它是模型开发和评估中不可或缺的工具，帮助确保模型在实际应用中的稳定性和泛化能力。
机器学习常见算法分类
赵英超的博客
02-03 7973
1 机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义： “机器学习是一门人工智能的科学，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”。 “机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”。 “机器学习是用数据或以往的经验，以此优化计算机程序的性能标准。” 一种经常引用的英文定义是：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class
提高算法的运行速度
Kelvin_Yan的专栏
09-23 4761
根本：从算法原理入手，看能不能把复杂运算简单化。 具体做法：推公式，简化；更彻底的，换一种算法体系 代码层：从实现的角度，代码的运行效率必将制约算法的实际效果。 具体做法： 1、OPENMP 2、IPP 3、精简代码
Arm_performance_library doc
05-05
Arm Performance Libraries是一组针对计算密集型任务设计的高性能库，包括数学运算、并行计算、数据处理等多个领域的算法。这些库经过精心优化，充分利用了Arm处理器的硬件特性，如SIMD（单指令多数据）指令集，以...
提高GPS精度的差分定位定速算法.pdf
09-08
提高GPS精度的差分定位定速算法 一、Introduction GPS（Global Positioning System）是目前最广泛使用的卫星导航系统，它能够快速、可靠地确定载体的位置和速度。在星载、机载、车载、舰载以及武器实验与测试等...
Performance面板进行性能分析调优分析文件
02-17
例如，如果看到某个函数的执行时间过长，可能需要考虑优化代码逻辑，使用更高效的算法，或者避免全局查找，使用局部变量来提高性能。 文件列表中的"Performance6.json"到"Performance1.json"可能是不同性能测试的...
算法应用上新！自适应更新策略差分进化算法求解球形多飞行器路径规划问题，附完整MATLAB代码
群智能算法开发
08-14 758
文章解决了球形多飞行器路径规划问题（SMAPPP），该问题旨在模拟未来探索地外行星或导弹轨迹的航天器路径规划研究。差分进化（DE）算法是一种经典的元启发式算法，应用于SMAPPP时不会产生令人满意的结果。受DE全局和局部搜索能力不平衡的约束，本文提出了一种自适应更新策略差分进化算法（SaUSDE），以增强其求解全局优化问题的性能。SaUSDE算法融合了四种截然不同的DE变体策略。在这些策略中，算法自适应且频繁地针对不同问题选择更合适的策略，从而有效地平衡全局和局部搜索能力。
算法第四十三天：动态规划第四十三天part10（第九章）
m0_71209549的博客
08-13 342
可通过滚动数组优化到 O(min⁡(m,n))O(\min(m, n))O(min(m,n))。第一行、第一列全部为 0（额外加一行一列的 0，避免越界）。mmm 和 nnn 分别为两个数组的长度。结尾的最长公共子数组的长度。保存遍历过程中遇到的最大。2.最长连续递增序列。
UGUI源码剖析（9）：布局的实现——LayoutGroup的算法与实践
最新发布
u010987278的博客
08-15 790
现在，我们将深入到布局核心，去看看那些具体的组件——LayoutGroup系列组件是如何响应指令，并执行其各自独特的、充满数学细节的布局算法的。它确保了在计算最终位置时，所有子元素的尺寸都已经是一个已知的、固定的值，从而大大简化了布局算法的复杂性。理解了这些组件在CalculateLayoutInput和SetLayout这两个核心阶段的不同算法和行为，不仅能帮助我们更精确地使用它们，更能让我们在面对布局相关的性能问题时，清晰地知道其背后高昂的。：childSize的计算是整个算法的精华。
插入排序专栏
2202_75362996的博客
08-14 615
本文详细解析了插入排序算法，包括其工作原理、Java实现和时间复杂度分析。插入排序通过将数组分为已排序和未排序区间，逐步将元素插入到正确位置，平均和最坏时间复杂度均为O(n²)，最好情况为O(n)。文章分析了不同情况下的性能表现，指出其适用于小规模或基本有序数据，并讨论了优化思路（如减少交换次数和使用二分查找）。作为稳定且空间复杂度O(1)的原地排序算法，插入排序在特定场景下效率较高，也可作为复杂算法的子过程。
【LeetCode】6. Z 字形变换
qq_32019341的博客
08-13 960
文章摘要： Z字形变换问题要求将字符串按指定行数排列成Z形后逐行读取。核心解法包括模拟法、方向控制法和数学规律法，其中方向控制法通过动态调整行索引实现高效填充（时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)）。关键点在于处理边界条件（如行数为1或字符串长度≤行数时直接返回原字符串），并利用字符串构建器优化拼接效率。该算法适用于文本排版、加密等场景，需注意测试用例需覆盖基础功能、边界情况及性能极限。
各种排序算法(一)
2301_80127108的博客
08-13 1122
本文初步介绍了排序算法
自由学习记录（82）
red_redemption的博客
08-13 871
文章摘要： 本文详细介绍了Bitonic排序算法的实现，包括其递归分治结构、位元合并操作以及数组补齐处理。算法通过将输入数组补全为2的幂次长度，执行递归排序和合并操作，最后裁切结果。文章还探讨了GPU动画烘焙技术，将骨骼动画预计算为顶点序列缓冲区，实现实例化共享动画数据。同时介绍了力场影响器系统，通过ComputeBuffer传递位置/力参数来操控群体行为，并提供了性能优化建议，如内存对齐、缓冲区管理和渲染时序控制。在渲染管线部分，对比了VFX Graph与传统粒子系统的差异，阐述了URP中自定义渲染通道的
中科大并行算法课程深度解析
设计师需要理解并行算法的复杂性以及如何利用并行性来提高程序效率。 4. HPF编程指南 HPF（High Performance Fortran）是一种并行编程语言，用于简化并行程序的编写。它在传统Fortran语言的基础上增加了对并行性的...
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