关于算法复杂度

最新推荐文章于 2025-12-05 18:30:00 发布

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#数据结构与算法

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本文详细介绍了二分查找算法的时间复杂度计算方法，并解释了如何得出O(logn)的结果。通过逐步分解算法过程，阐述了二分查找中数组不断被等分直至找到目标元素的原理。

算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度

以后会在这个文章里更新不同程序的计算时间复杂度的方法

时间复杂度是算法各个语句执行次数之和

关于二分查找时间复杂度的计算

之前学数据结构的时候没有好好听课，所以现在看的时候一直不知道O(logn)是怎么得来的，今天百度了一下终于知道是为什么了。

二分查找的思想就是将数组一分为二，再一分为二，直到二分到1结束，所以设算法执行次数为x，

n*（1/2）^x=1 所以x=logn，底数为2

明天写二分查找的代码！！！

确定要放弃本次机会？

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iteye_6091

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算法的时间复杂度

哈喽羊

08-14

5万+

1.时间复杂度 首先我们要知道什么是大O，教科书中有非常严谨的定义，但对于面试的我们并不需要去专文字游戏,我们需要理解它: n表示数据规模； O( f(n) )表示运行算法所需要执行的指令数，和f(n)成正比。比如下面例子其中abcd都是常数，是固定不变的，换句话说，随着n的增大，比如二分查找法是被logn所控制的，和a没有关系，所以大O里面一般都把常数省去，我们再看看...

复杂度分析（下）

weixin_30321449的博客

09-28

435

复杂度分析（下） @(数据结构与算法) 复杂度除了大 O 表示法，还有最好时间复杂度，最坏时间复杂度，平均时间复杂度，均摊时间复杂度。 //n 表示数组 array 的长度 int find(int[] array,int n,int x){ int i = 0; int pos = -1; for(; i < n; ++i){ if(array[i]...

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关于算法复杂度的深入理解

白话机器学习

06-01

547

时间复杂度（Time Complexity）：在问题的输入规模为 n 的条件下，算法运行所需要花费的时间，可以记作为 T(n)。我们将基本操作次数作为时间复杂度的度量标准。换句话说，时间复杂度跟算法中基本操作次数的数量正相关。基本操作：算法执行中的每一条语句。每一次基本操作都可在常数时间内完成。基本操作是一个运行时间不依赖于操作数的操作。比如两个整数相加的操作，如果两个数的规模不大，运行时间不依赖于整数的位数，则相加操作就可以看做是基本操作。

算法复杂度

qq_43579103的博客

12-14

8402

什么是算法复杂度 算法复杂度，即算法在编写写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源通俗的说，就是执行一段代码所需要的资源（主要是花费的时间以及占用的空间）。为什么需要算法复杂度 举个例子，现在来了一个需求，需要完成一个排序功能。接到这个需求后，甲、乙两人分别写出了一段代码。两个人都感觉自己写的是最完美的，互相不服，于是分别把代码跑一遍，通过统计、监控等方法，看看谁的代码最先完成排序，占用的内存最少。这样比较当然可行，但是有一个非常大的局限性。 1、测试结果依赖测试环境。在比

算法复杂度分析

mohen_777的博客

06-06

1050

我们在研究算法时，需要通过什么样子的指标来评估算法的好坏呢？

算法复杂度分析(3600字)

Bob Ding的博客

08-14

1552

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.

算法的复杂度介绍

cnds123的专栏

03-08

2999

对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，但在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢？主要还是从算法所占用的“时间”和“空间”两个维度去衡量。

初学者关于算法复杂度的学习笔记

近津薪荼的博客

07-12

921

数据结构是计算机，指相互之间存在一种或多种的元素的。

算法复杂度介绍

weixin_46002001的博客

07-19

728

复杂度分析是估算算法执行效率的方法，**公式O(f(n))表示算法的复杂度**，此方法即为**大O复杂度表示法O(f(n))中n表示数据规模**，**f(n)表示运行算法所需要执行的指令数**。

关于算法复杂度的概念的PPT

08-23

在这里，我们将从算法复杂度的概念开始，讨论算法复杂度的定义、描述增长趋势的方法、算法复杂度的考察方法、算法复杂度的上界和下界、Fibonacci 数列问题的解决方法等。首先，算法复杂度是指问题随规模的增长算法...

算法复杂度原理

06-26

算法复杂度是衡量一个算法效率的重要指标，它主要关注在最坏、最好和平均...以上是关于“算法复杂度原理”的主要内容，通过深入学习这些知识点，初学者可以建立起对算法效率的基本认识，为后续的编程实践打下坚实基础。

分类超曲面算法复杂度研究

02-23

一篇文章教会你算法复杂度（内附详细案例+实战）

阳光开朗大男孩 =￣ω￣=的博客

10-11

1519

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两个维度来衡量的，即和。主要衡量⼀个算法的运⾏快慢，⽽主要衡量⼀个算法运⾏所需要的额外空间。在计算机发展的早期，计算机的存储容量很⼩。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算机⾏业的迅速发展，计算机的存储容量已经达到了很⾼的程度。所以我们如今已经不需要再特别关注⼀个算法的空间复杂度。

基于最小二乘法和滑模观测的永磁同步电机参数辨识模型及在线离线辨识方法

最新发布

2504_94301232的博客

12-05

369

搞电机控制的工程师都清楚，参数辨识这玩意儿就像给电机做"体检"，离线是定期体检，在线就是实时监测生命体征。调试时遇到过参数跳变？玩参数辨识就像在迷宫里找出口，理论给你地图，代码才是手电筒。下次遇到参数飘移，别慌，先检查下是不是观测器带宽没调好——这招至少能省半天debug时间。永磁同步电机参数辨识模型，在线辨识，离线辨识，电参数机械参数均可辨识，基于最小二乘法，滑模观测，电压注入，模型参考自适应等。右键空白处，model property ，callbacks ，initial callback。

【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能

hiliang521的博客

12-02

860

【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之元学习

Leetcode 68 搜索插入位置 | 寻找比目标字母大的最小字母

im_AMBER的博客

12-04

1015

你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；

Gemini永久会员 Python 返回最长有效子串长度

m0_37843156的博客

12-03

119

这些方法的时间复杂度都是 O(n)，其中 n 是输入字符串的长度。空间复杂度从 O(n)（动态规划和栈方法）到 O(1)（双向遍历方法）不等。双向遍历方法在空间复杂度上是最优的，因为它不需要额外的存储空间。

学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量

dengdaijc的专栏

12-02

691

本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。

理解算法复杂度：从概念到分析方法

"关于算法复杂度的概念的PPT" 算法复杂度是衡量算法效率的重要指标，它关注的是在处理问题规模增大时，算法所需的计算时间和内存空间如何增长。本PPT详细介绍了算法复杂度的基本概念及其分析方法。首先，算法...