自学数据结构与算法基础-4

最新推荐文章于 2024-06-16 22:39:26 发布
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分类专栏： 数据结构
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39608986/article/details/97265225
本文深入探讨了算法的空间复杂度概念，介绍了其定义与计算公式，即S(n)=O(f(n))，其中f(n)为关于问题规模n的存储空间需求函数。了解空间复杂度对于评估算法效率及资源需求至关重要。

算法的空间复杂度

定义

  • 算法的空间复杂度通过计算算法所需的存储空间实现。
  • 算法的空间复杂度的计算公式记作：S(n) = O(f(n))。其中n为问题规模，f(n)为语句关于n所占存储空间的函数。
  • 通常，我们都是用“时间复杂度”来指运行时间的需求，是用“空间复杂度”指空间需求
决策树--总结
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模式识别ID3算法实现
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一、决策树ID3算法描述        决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。决策树算法中最简单、最经典的就是ID3算法了。下面我从程序员的角度谈谈我对决策树算法的基本理解。在进行节点分裂的过程中，按照一定的贪心策略自顶向下的递归建树
算法与数据结构--决策树算法
考研小钻风
06-16 1653
决策树算法在数据科学和机器学习中具有重要地位，理解其原理和实现方法对解决实际问题具有重要意义。
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概述 决策树是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树是一种类似于流程图的树结构。其中，每个内部节点（非树叶结点）表示在一个属性上...
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08-21 4331
决策树 （Decision Tree） 什么是决策树？ 一个决策树里面有哪些概念？ 有了决策树，如何使用决策树做分类预测？ 怎么得到一个决策树分类器？ 用决策树做回归要怎么做？ 决策树有哪些不好的地方？ 1. 什么是决策树？ 一种机器学习算法，可以很直接对数据进行做分类或者回归。 对训练数据做很少的假设 2.决策数里的概念 决策树里有根节点、节点、叶节...
时间复杂度O(n)什么意思
hefy780144的博客
03-23 4883
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算法的时间复杂度和空间复杂度-总结
lpq1201的博客
05-19 545
通常，对于一个给定的算法，我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。 算法执行时间需通
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(1) 复杂度 为了描述一个算法的优劣，我们引入算法时间复杂度和空间复杂度的概念。 时间复杂度：一个算法主要运算的次数，用大 O 表示。通常表示时间复杂度时，我们只保留数量级最大的 项，并忽略该项的系数。 例如某算法，赋值做了 3n3+n2+8 次，则认为它的时间复杂度为 O(n3)；另一算法的主要运算是比较，做 了 4×2n+2n4+700 次，则认为它的时间复杂度为 O(2n)。 当然，如果有...
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