复杂度

最新推荐文章于 2024-11-15 22:29:02 发布
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-年轮-
关注
各位学弟学妹，别再看教材了，时间复杂度看这篇就好了
帅地
04-26 15万+
时间复杂度是学习算法的基石，今天我们来聊聊为什么要引入时间复杂度，什么是时间复杂度以及如何去算一个算法的时间复杂度 一、刻画算法的运行时间 某日，慧能叫来了一尘打算给他补习补习一下基础知识，只见克写了一段非常简单的代码 一尘看老师有点生气，开始虚心请教了 为了方便讨论，这里我们把每一条语句的执行时间都看做是一样的，记为一个时间单元 ① 蓝色框的两条语句，花费两个时间单元 ②黑色框的一条语句，花费n+1个时间单元 ③红色框的两条语句，花费2*n个时间单元 这不是.
算法复杂度
2301_80151359的博客
09-14 1118
在计算机科学中，
复杂度详解
纪宁的博客
07-24 1033
算法的复杂度考察形式范例——算法的时间复杂度——大O的渐进表示法——空间复杂度——常见复杂度比较——杂度判断总结
时间复杂度
共创共享
07-14 1378
本文基于一位哔哩哔哩up的视频,主要分享时间复杂度,包括什么是时间复杂度和如何计算一层循环,二层循环,多层循环的时间复杂度
java算法性能调优：详尽探讨时间复杂度与空间复杂度的分析与优化“
2301_80350265学无止尽5的博客
11-15 2134
接下来我将带领大家进入Java数据结构的深入学习，让我们一同享受Java数据结构中的奥秘。
时间复杂度详解
fq157856469的博客
07-24 1887
算法效率是指算法执行的时间，算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。时间复杂度的定义：在计算机科学中，算法的时间复杂度是一个函数，它定量描述了该算法的运行时间。一个算法执行所耗费的时间，从理论上说，是不能算出来的，只有你把你的程序放在机器上跑起来，才能知道。但是我们需要每个算法都上机测试吗？是可以都上机测试，但是这很麻烦，所以才有了时间复杂度这个分析方式。一个算法所花费的时间与其中语句的执行次数成正比例，算法中的基本操作的执行次数，为算法的时间复杂度。
DS初阶：时间复杂度和空间复杂度
weixin_51142926的博客
02-04 6581
算法(Algorithm):就是定义良好的计算过程，他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。简单来说算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转化成输出结果。
【数据结构】算法复杂度
L286594的博客
08-13 2834
实际中我们计算时间复杂度时，计算的也不是程序的精确的执⾏次数，精确执⾏次数计算起来还是很⿇烦的(不同的⼀句程序代码，编译出的指令条数都是不⼀样的)，计算出精确的执⾏次数意义也不⼤，因为我们计算时间复杂度只是想⽐较算法程序的增⻓量级，也就是当N不断变⼤时T(N)的差别，上⾯我们已经看到了当N不断变⼤时常数和低阶项对结果的影响很⼩，所以我们。通过对复杂度的分析，可以选择更高效的算法，提高程序的执行效率，并在处理大规模问题时提供良好的扩展性和可维护性。随着数据量的增长，算法的空间消耗也会相应增加。
时间复杂度与空间复杂度
Auroral_0218的博客
07-06 993
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，即时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度主要衡量一个算法的运行快慢，而空间复杂度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。
【java毕业设计】喀什美食订餐网源码（ssm+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-13
基于SSM框架的喀什美食订餐网的前台包含了用户注册、菜品列表、菜品排行、在线点餐和菜品收藏功能，下面是对这些功能的详细介绍： （1）用户注册功能：允许新用户创建自己的账户，并提供基本信息如用户名、密码等。注册完成后，用户可以登录到系统中进行后续操作。 （2）菜品列表功能：展示了所有可供选择的菜品，每个菜品都配有详细的描述、图片和价格等信息。用户可以通过搜索功能快速找到自己感兴趣的菜品，也可以按照分类或关键词进行筛选和排序。 （3）菜品排行功能：显示了当前最受欢迎或高评分的菜品，帮助用户挑选热门菜品，并参考其他用户的评价和推荐。 （4）在线点餐功能：允许用户在浏览菜品后直接下单，选择餐厅、菜品数量和其他相关选项。用户还可以添加特殊要求或备注，以满足个性化的需求。提交订单后，用户可以实时查看订单状态并付款。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+
电力电子仿真技术解析：MMC、HVDC与微电网的建模与应用
08-13
电力电子仿真领域的关键技术，重点讨论了模块化多电平换流器(MMC)仿真、高压直流输电(HVDC)仿真以及微电网仿真。首先，通过MATLAB Simulink环境构建MMC仿真模型，研究其工作原理和性能特点，特别是如何通过级联子模块实现高电压、低谐波的效果。其次，探讨了柔性直流输电(VSC-HVDC)仿真，涉及SPWM、NLM、CPS-PWM等调制技术的应用，展示了这些技术如何提升系统的灵活性和稳定性。最后，针对微电网仿真，模拟了风电、光伏、储能等多种能源形式的协同工作，优化微电网的设计和运行。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于电力系统设计、优化和故障诊断的研究项目，帮助理解和掌握电力电子仿真技术的基本原理和实际应用。 其他说明：文中提供了部分MATLAB伪代码示例，便于读者理解和实践。同时鼓励进一步咨询和探讨相关话题，以深化对电力电子仿真的认识。
基于群智能算法优化随机森林分类预测的MATLAB实现及性能对比
08-13
利用多种群智能算法（如粒子群优化、阿基米德优化、黏菌优化、麻雀优化和狼群优化）对随机森林（RF）进行参数优化的方法及其MATLAB代码实现。重点讨论了每种算法的工作原理、代码片段及其实验效果。实验结果显示，在UCI乳腺癌数据集上，不同算法优化后的RF模型表现各异，其中麻雀算法优化的RF模型达到了最高的准确率95.7%。 适合人群：对机器学习尤其是随机森林算法有一定了解的研究人员和技术爱好者，熟悉MATLAB编程环境。 使用场景及目标：适用于希望提高随机森林模型分类预测性能的研究项目或应用开发。主要目标是通过引入不同的群智能算法来优化随机森林的关键参数（如树的数量和最小叶子节点数），从而提升模型的整体性能。 其他说明：文中还提供了一些实用的小技巧，例如可以先使用收敛速度快的算法确定大致参数区间，然后采用精度更高的算法进行细调。此外，作者提到可以通过私信获取最新的混合优化方案。
基于 C# WinForm 技术的字体编辑器
08-13
在 Windows 桌面应用开发中，文本编辑工具是非常常见的需求，而字体样式的自定义更是提升用户体验的重要功能。本文将基于 C# WinForm 技术，解析两个字体编辑器版本（基础版与进阶版）的实现思路，带你了解如何从零开始构建一个支持字体自定义的文本编辑工具。 项目结构概览 整个项目包含两个主要版本： 字体编辑器（基础）：实现基本的字体样式设置功能 字体编辑器（进阶）：在基础版之上增加了右键菜单、更丰富的字体设置选项 两个版本均基于.NET Framework 4.7.2 开发，采用 WinForm 传统桌面应用架构，主要包含主窗体（Form1）和字体设置窗体（Form2）两个核心界面。
【办公自动化】Python自动生成Excel报表系统：数据处理、图表生成与邮件发送全流程详解
最新发布
08-13
内容概要：本文介绍了如何利用Python自动化生成专业的Excel报表，涵盖数据提取、格式美化、图表自动生成等功能，帮助用户从重复性劳动中解放出来。文章详细描述了整个流程，包括环境准备与库安装、数据准备与读取、创建Excel报表框架、设计专业表格样式、添加专业图表、插入自动计算公式以及完整代码实现。此外，还提供了扩展功能，如邮件自动发送报表和定时自动生成报表。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对Python有一定了解，并希望提高办公效率的办公人员或数据分析师。 使用场景及目标：①需要定期生成销售报表或其他类型的数据报表；②希望通过自动化工具减少手动操作，提高工作效率；③希望掌握Python在办公自动化中的应用技巧，特别是结合pandas、openpyxl等库进行数据处理和Excel操作。 阅读建议：此资源不仅提供了完整的源码和详细注释，更重要的是引导读者理解每个步骤背后的逻辑和技术细节。因此，在学习过程中，建议读者跟随代码逐步实践，同时理解每一步骤的目的和实现方法。
从无标签语料到打标签，用 SVM 与 LSTM 建模 NLP 情感分析全流程
08-13
资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/6651ac4a793e 从无标签语料到打标签，用 SVM 与 LSTM 建模 NLP 情感分析全流程（最新、最全版本！打开链接下载即可用！）
无人驾驶车辆第七章：高速MPC例子的复现（包含Caraim、Simulink和M文件，版本18 MATLAB 19 CarSim，已成功转换为双移线版本）
08-13
无人驾驶车辆中高速MPC（模型预测控制）的应用实例，特别是双移线版本的具体实现。文章首先概述了高速MPC在无人驾驶领域的关键作用，随后深入探讨了系统架构、算法实现和仿真模型的构建。重点在于使用MATLAB的Cara im文件和Simulink文件来实现MPC算法，通过构建预测模型和实时数据处理，最终完成仿真实验并验证了控制效果。文中还提供了详细的复现步骤，包括软件版本的选择、数据准备、模型构建和测试验证。 适合人群：从事无人驾驶技术研发的专业人士，尤其是对模型预测控制感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解和掌握无人驾驶车辆中MPC控制技术的研究人员和开发者，旨在帮助他们理解和复现高速MPC的实际应用场景，提升无人驾驶车辆的稳定性和安全性。 其他说明：本文提供的资料包括MATLAB 18和CarSim 19的相关文件，但不包含详细的指导说明。读者需具备一定的MATLAB和CarSim操作经验才能顺利完成复现过程。
基于Comsol仿真的涡流无损检测模型：频率、电导率、提离与线径对阻抗特性的影响 · 无损检测 教程
08-13
内容概要：本文详细探讨了基于Comsol仿真的涡流无损检测模型，重点分析了频率、电导率、提离和线径对阻抗特性的影响。通过四个二维模型的仿真结果，展示了涡流的形成、传播及其与周围介质的关系。具体而言，文章分别探讨了频率与磁通密度模的关系、频率与阻抗的关系、不同电导率和阻抗的关系，以及不同提离和阻抗的关系。这些仿真结果不仅揭示了涡流检测的关键机制，还为无损检测技术的发展提供了重要参考。 适合人群：从事无损检测领域的研究人员、工程师及相关专业学生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解涡流无损检测技术的工作环境，帮助相关人员掌握涡流检测的基本原理和应用方法，优化检测参数设置，提高检测精度。 其他说明：文中提供的仿真结果和图表有助于读者更直观地理解涡流检测的技术细节，为实际操作提供理论指导。
基于萤火虫算法优化BP神经网络的Matlab数据分类预测代码实现
08-13
内容概要：本文档提供了一份详细的指南，介绍如何使用Matlab编写基于萤火虫算法优化BP神经网络（FA-BP）的数据分类预测代码。首先，文档解释了如何准备和划分数据集，接着详细介绍了BP神经网络和萤火虫算法的基本概念及其在Matlab中的实现方法。然后，展示了如何通过萤火虫算法优化BP神经网络的权重和偏置，从而提高数据分类预测的准确性。最后，提供了完整的代码框架，但指出某些部分如'FA_BP'函数的具体实现需要用户自行补充。同时强调了代码仅作为一个基础示例，实际应用时需根据具体情况调整。 适用人群：对机器学习感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解BP神经网络以及萤火虫算法优化机制的人群。 使用场景及目标：适用于希望通过优化BP神经网络提升数据分类效果的研究项目或应用场景。主要目标是在掌握BP神经网络基本原理的基础上，学会用萤火虫算法对其进行优化，进而改善模型性能。 其他说明：由于代码并非完整实现，因此使用者应当具备一定的Matlab编程能力和相关理论知识才能顺利完成整个项目的开发。此外，在实际操作前还需做好数据预处理等工作。
算法复杂度分析与时间复杂度概念
"算法复杂度是衡量一个算法效率的重要指标，主要关注算法运行所需的时间和内存资源。算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度描述的是算法执行时间随输入规模n增长的趋势，通常用大O符号表示，如O(1)、O...
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