复杂度专题
LeetCode：64. 最大正方形 动态规划 时间复杂度O(nm)
64. 最大正方形 题目链接 题目描述 给定一个由 0 和 1 组成的二维矩阵，找出只包含 1 的最大正方形，并返回其面积。 示例1: 输入: 1 0 1 0 01 0 1 1 11 1 1 1 11 0 0 1 0输出: 4 示例2: 输入: 0 1 1 0 01 1 1 1 11 1 1 1 11 1 1 1 1输出: 9 解题思路 这道题的思路是使用动态规划
算法复杂度的简单介绍
算法复杂度是衡量算法执行效率和资源消耗的指标，通常分为时间复杂度和空间复杂度。时间复杂度评估算法执行所需时间随输入规模的变化，空间复杂度评估算法占用内存的增长情况。复杂度通常用大O符号来表示，它描述了最坏情况下的增长速率。 1. 时间复杂度 时间复杂度表示算法执行所需时间随输入规模 nnn 的变化关系。常见的时间复杂度如下（从快到慢）： a. 常数时间：O(1) 不管输入大小如何，算法总是
LeetCode:3177. 求出最长好子序列 II 哈希表+动态规划实现n*k时间复杂度
3177. 求出最长好子序列 II 题目链接 题目描述 给你一个整数数组 nums 和一个非负整数k 。如果一个整数序列 seq 满足在下标范围 [0, seq.length - 2] 中 最多只有 k 个下标i满足 seq[i] != seq[i + 1] ，那么我们称这个整数序列为好序列。请你返回 nums中好子序列的最长长度。 实例1: 输入：nums = [1,2,1,1,3],
算法复杂度 —— 数据结构前言、算法效率、时间复杂度、空间复杂度、常见复杂度对比、复杂度算法题（旋转数组）
目录 一、数据结构前言 1、数据结构 2、算法 3、学习方法 二、 算法效率 引入概念：算法复杂度 三、时间复杂度 1、大O的渐进表示法 2、时间复杂度计算示例 四、空间复杂度 计算示例：空间复杂度 五、常见复杂度对比 六、复杂度算法题（旋转数组） 1、思路1 2、思路2 3、思路3 一、数据结构前言 1、数据结构 数据结构(D
AI模型：追求全能还是专精？-- 之6 语言复杂度类别（Category 0~3 类）和语言功能性类型（Type 0~Ⅲ 型）之2
Q17、我前面说过，语言复杂度的0~3级（Category 0~3）表示了语言的的上下文相关性 ： 完全不相关， 单相关的 单词上下文， 双相关的句子上下文 全相关的文章上下文 。我准备翻译为 Context - irrelative /relative/correlative/ full-correlative，显式表达了语言复杂度的0~3级（Category 0~3）区别的上下文相关性是一种关
dp子序列问题+时间复杂度分析
动态规划子序列问题， 把大的问题细化到一个点，先研究在这个小的点上如何解决问题，然后再通过递归/迭代的方式扩展到整个问题。 算法题到最后就是聪明的穷举，如何聪明的拆分问题。 对于两个字符串求子序列的问题，都是用两个指针 i 和 j 分别在两个字符串上移动，大概率是动态规划思路。 不要看 s1 和 s2 两个字符串，而是要具体到每一个字符，思考每个字符该做什么。 int dp(int i,
Java的时间复杂度和空间复杂度和常见排序
目录 一丶时间复杂度 二丶空间复杂度 三丶Java常见排序 1. 冒泡排序（Bubble Sort） 2.插入排序（Insertion Sort） 3.希尔排序（Shell Sort） 4.选择排序（Selection Sort） 5.堆排序（Heap Sort）
浙大数据结构：01-复杂度2 Maximum Subsequence Sum
数据结构MOOC PTA习题 01-复杂度2 Maximum Subsequence Sum #include <iostream>using namespace std;const int M = 100005;int a[M];int main(){int k;cin >> k;int f = 1;for (int i = 0; i < k; i++){cin >> a[i
4.给定一个存放整数的数组，重新排列数组使得数组左边为奇数，右边为偶数。 要求：空间复杂度O(1)，时间复杂度为O（n）
//给定一个存放整数的数组，重新排列数组使得数组左边为奇数，右边为偶数。//要求：空间复杂度O(1)，时间复杂度为O（n）#include<cstdlib>#include<iostream>using namespace std;void reform(int (&arr)[6]){int size=sizeof(arr)/sizeof(int);int left=0,right=siz
Python深入理解快速排序算法及其时间复杂度分析
Python深入理解快速排序算法及其时间复杂度分析 快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，广泛应用于各种实际场景中。它采用分治法（Divide and Conquer）策略，通过选择一个基准元素（pivot），将数组分成两部分，使得左侧部分的元素都小于基准元素，右侧部分的元素都大于基准元素。然后递归地对这两部分进行排序。本文将详细介绍快速排序的实现过程，并深入分析其时间复杂度。
算法-搜索算法：二分查找（Binary Search）【前置条件：待查数据集必须是有序结构，可以右重复元素】【时间复杂度：O(logn)】
搜索：是在一个项目集合中找到一个特定项目的算法过程。搜索通常的答案是真的或假的，因为该项目是否存在。 搜索的几种常见方法：顺序/线性查找、二分法查找、二叉树查找、哈希查找 二分查找又称折半查找，优点是比较次数少，查找速度快，平均性能好；缺点是要求待查表： 必须采用顺序存储结构；必须按关键字大小有序排列；插入删除困难； 二分查找/折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表： 首先，假设
算法：算法概述【时间复杂度、空间复杂度】
一、算法定义 算法:为了实现业务目的的各种方法和思路就是算法。同样的数据,同样的目的, 不同的算法,不同的方法和思路,效率就会不同 算法是一种独立的存在 , 它并不依附于代码 , 代码只是实现算法思想的方式而已。 算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想 对于算法而言，实现的语言并不重要，重要的是思想 算法可以有不同的语言描述实现版本（如C描述、C++描述、Python描述等） 二、算法
人工智能：模型复杂度、模型误差、欠拟合、过拟合/泛化能力、过拟合的检测、过拟合解决方案【更多训练数据、Regularization/正则、Shallow、Dropout、Early Stopping】
人工智能：模型复杂度、模型误差、欠拟合、过拟合/泛化能力、过拟合的检测、过拟合解决方案【更多训练数据、Regularization/正则、Shallow、Dropout、Early Stopping】 一、模型误差与模型复杂度的关系1、梯度下降法2、泛化误差2.1 方差2.2 偏差2.3 噪声2.4 泛化误差的拆分 3、偏差-方差窘境(bias-variance dilemma)4、Bias
递归算法时间复杂度分析
递归算法时间复杂度分析 时间复杂度： 一般情况下，算法中基本操作重复的次数就是问题规模n的某个函数f（n），进而分析f（n）随n的变化情况并确定T（n）的数量级。这里用‘o’来表示数量级，给出算法时间复杂度。 T（n）=o（f（n））； 它表示随问题规模n的增大，算法的执行时间增长率和f（n）增长率成正比，这称作算法的渐进时间复杂
信息学奥赛初赛天天练-79-NOIP2015普及组-基础题4-即时通讯软件、二叉树遍历、前序遍历、中序遍历、后序遍历、算法时间复杂度
NOIP 2015 普及组 基础题4 11 下面哪种软件不属于即时通信软件( ) A QQ B MSN C 微信 D P2P 16 前序遍历序列与中序遍历序列相同的二叉树为( ) A 根结点无左子树 B 根结点无右子树 C 只有根结点的二叉树或非叶子结点只有左子树的二叉树 D 只有根结点的二叉树或非叶子结点只有右子树的二叉树 18 下列选项中不属于视频文件格式的是( ) A TXT B AV
高级算法设计与分析 学习笔记1 递归与分治法 复杂度计算 大数乘法
本章的目录： 排序问题的示例与分析：递归与分治 插入排序： 类似于排序扑克牌。先把第一个元素当成已排序序列，然后把第二个纳入，用一次插入排序，然后将第三个纳入…… 插入排序性能分析 大O表示上界，最差情况不外如是。 欧米噶表示下限，最好情况。 这里的上界下界一般都是确界，是刚刚好的情况，不是随便选一个特别大或者特别小的情况就可以。 中间有一杠的O，表示其
常见面试题：二维递增数组的快速查找，复杂度（M+N-2）,M,N分别为数组的行数和列数
题目：一个二维数组，按行按列都是递增的，要求程序在尽可能小的复杂度的情况下查找给定的元素。 例如：a[4][5]={ {1, 3, 7, 11, 19}, {2, 7, 10, 29, 30}, {13, 28, 54, 69, 90}, {46, 57, 78, 98, 101} }查找29，返回其下标（1,3）
复杂度——返回倒数第k个节点
这道题的基本思想还是使用快慢指针。我们可以让快指针与慢指针之间相差k个节点。那么我们现在来实现一下这个方法。 typedef struct ListNode ListNode;int kthToLast(struct ListNode* head, int k){ListNode*fast=head;ListNode*slow=head;while(k--){fast=fast->nex
【算法题】找到任意一个峰值数字 要求时间复杂度为logn
在数组中找到一个峰值数字，其中峰值定义为比其相邻元素大的元素，可以使用二分查找算法来实现时间复杂度为O(log n)。 以下是一个Java示例，演示如何在一个整数数组中找到任意一个峰值数字： public class PeakFinder {public static int findPeakElement(int[] nums) {int left = 0, right = num
初学者----复杂度
话说那个TLE 以下列举了复杂度 #include <cstdio>#include <cstring>int main() {__int64 sum1=1,sum2=1;for(int i=1; i<=30; i++) {sum1*=3;sum2*=2;printf("%2d\t%-12I64d%-12I64d\n",i,sum2,sum1);}}/*1 2
Scratch的无限可能：突破项目大小与复杂度的界限
Scratch的无限可能：突破项目大小与复杂度的界限 Scratch，这个由麻省理工学院媒体实验室开发的编程平台，以其独特的图形化编程方式，激发了全球数百万孩子的创造力和逻辑思维能力。然而，随着孩子们创意的不断扩展，他们可能会问：Scratch是否有项目大小或复杂度的限制？本文将深入探讨这个问题，并提供一些实用的技巧和建议。 1. Scratch项目大小的限制 根据Scratch官方网站的帮
算法相关概念讲解和时间复杂度，空间复杂度的简单分析
算法相关概念讲解和时间复杂度，空间复杂度的简单分析 1.算法的概念2.算法的描述2.1.自然语言描述2.2.流程图描述2.3.伪代码描述 3.时间复杂度概念、简单分析及相关例题3.1.例题.最大子段和题目描述输入格式输出格式输入输出样例输入 #1输出 #1 提示样例 1 解释数据规模与约定 思路1.直接枚举思路2.动态规划 3.2.不同量级的时间复杂度总结和归纳 4.空间复杂度概念、简单分
Java-数据结构-时间和空间复杂度 (ಥ_ಥ)
目录： 一、算法效率： 1、我们如何衡量一个算法的好与坏： 2、算法效率： 二、时间复杂度： 1、概念： 2、大O的渐进表示法： 3、推导大O渐进方法： 4、时间复杂度的举例： 三、空间复杂度： 1、概念： 2、计算实例： 四、常见的复杂度： 总结： 一、算法效率： 1、我们如何衡量一个算法的好与坏： 对于这个问题，我们需要考虑两个方面的问题：时间
