02. 算法复杂度 #62
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2.3节 加法原则 公式 T2少了个'(n)' |
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序号上有三个2.2.1 |
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为什么好多多出来的$符号啊 |
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这些是 latex 公式的符号,可能是网页渲染有问题,建议刷新一下网页试试看。 |
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这里的n是正整数,不是正数,这样比较严谨 |
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如果看不懂的话,建议先看后序章节,直接上手做题。等到对算法和数据结构有一个概念之后再来看序言部分。 |
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这节看起来很吃力,和楼上一样了--! 看不懂了... |
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前一天看完了,不是很懂,复习后加上搜索的视频资料,总结一下收获: 算法负责度分:时间复杂度、空间复杂度; 比较算法方法:事后统计、预先估算(优先采用) 基本概念:问题规模 n、基本操作、渐进符号 公式计算的关键:渐进符号只保留了 最高阶幂,忽略了一个函数中增长较慢的部分,比如 低阶幂、系数、常量。因为当问题规模变的很大时,这几部分并不能左右增长趋势,所以可以忽略掉。 计算:时间复杂度和空间复杂度,依据渐进符号,直接按照公式计算,这里面难点是怎么判断代码具体是常数、对数、线性、二次、指数哪一种,我理解的规律有多少次循环就是N的多少次方,其他的还不是很懂,希望有懂的小伙伴可以分享。 |
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完全能看懂: 如果我们确定了最后一位数据,那就变成了求解剩下 k−1个数据的排列问题。 递推公式 终止条件 |
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在统计里asymptotic翻译成渐近,算法里asymptotic是翻成渐进还是笔误了? |
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02. 算法复杂度 | 算法通关手册
算法复杂度 # 1. 算法复杂度简介 # 算法复杂度(Algorithm complexity):在问题的输入规模为 n 的条件下,程序的时间使用情况和空间使用情况。
「算法分析」的目的在于改进算法。
正如上文中所提到的那样:算法所追求的就是 所需运行时
https://algo.itcharge.cn/00.Introduction/02.Algorithm-Complexity/
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