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1.4 数据结构算法分析

01算法 1、算法是对特定问题求解步骤的一种描述,它是指令的有限序列,其中每一条指令表示一个或多个操作。...2、算法的特性 (1)有穷性 (2)确定性 (3)可行性 (4)输入 (5)输出) 02算法设计的要求 1、正确性:算法应该满足具体问题的需求。...2、可读性:算法主要是为了人的阅读与交流,其次才是机器执行。 3、健壮性:当输入数据非法时,算法也能适当地做出反应或进行处理,而不会产生莫名其妙地结果。...4、效率与低存储量需求:通俗地说,效率指的是算法执行的时间。 03算法的效率和存储空间需求 1、算法执行时间需要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。...2、度量一个程序的执行时间的方法 (1)事后统计的方法 (2)事前分析估算的方法 3、空间复杂度 S(n)=O(f(n)),其中n为问题的规模,一个上机执行的程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令、常数

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数据结构算法 --- 如何分析排序算法

可以从以下几个方面分析一下。 排序算法的执行效率 对于排序算法的执行效率,一般从以下几个方面来分析: 最好时间复杂度,最坏时间复杂度,平均时间复杂度。...在分析排序算法的时间复杂度时,我们要分别给出最好,最坏,平均情况下的时间复杂度,以及这些不同的复杂度对应的待排序数据的特点。...所以,在对排序算法的执行效率进行精细化分析时,要把比较次数和交换(或移动)次数区分开来统计。 排序算法的内存消耗 算法的内存消耗可以通过空间复杂度来衡量,排序算法也不例外。...排序算法的稳定性 对于大部分算法,只分析执行效率和内存消耗就足够了,不过,「排序算法还有一个特有的分析维度:稳定性,根据稳定性,可以把排序算法分为稳定排序算法和不稳定排序算法。」...❝参考资料 [1] 数据结构算法之美 / 王争 著. --北京:人民邮电出版社,2021.6 ❞

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算法与数据结构】--算法基础--算法设计与分析

一、贪心算法 贪心算法是一种解决优化问题的算法设计方法,其核心思想是在每一步选择当前状态下的最优解,从而希望最终达到全局最优解。下面将介绍贪心算法的原理、实现步骤,并提供C#和Java的实现示例。...通常,动态规划问题满足两个条件: 最优子结构性质:问题的最优解可以通过子问题的最优解构建。 重叠子问题:问题可以被分解成许多重叠的子问题,每个子问题可以多次使用。...三、分治算法 分治算法(Divide and Conquer)是一种用于解决问题的算法设计方法,它将问题分解成子问题,解决子问题并合并子问题的解以得到原问题的解。...通过将问题分解成子问题,然后合并子问题的解,实现了高效的排序算法。分治算法可用于解决各种复杂问题,是一种重要的算法设计方法。...这些算法都有不同的应用领域和实现步骤,可根据问题特点选择合适的算法

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PDF字体乱码问题分析

这么看大概率还是中文字体的问题。 分析 EXIF信息 不管如何,首先肯定要看一下这个 PDF 本身带的 EXIF 信息,寻找一些分析线索。...众所周知 Mac 是不带微软字体的,那么这个问题似乎就是微软字体导致的。 微软字体替换 既然是 Mac 找不到微软字体,那我就把微软字体安装到本地应该就行了吧。...而且还报了一个乱码的错,似乎是在说找不到一些字体(这些字体的名字是乱码的)。...一番搜寻,发现有人在 Google Group 里提到: 通常对于字体的识别方式是先在文档内部寻找内嵌字体文件,如果没有字体文件,那么就根据文档所使用的字体名称在用户本地查找 相应的字体,最后使用替代机制...很不幸的是,一般的默认字体都是不识别非 acsii 字符的,所以就会出现各种乱码和字体很丑的 情况。

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【数据结构其实真不难】算法分析

用量化,因此, 接下来我们要学习有关算法时间耗费和算法空间耗费的描述和分析。...有关算法时间耗费分析,我们 称之为算法的时 间复杂度分析,有关算法的空间耗费分析,我们称之为算法的空间复杂度分析。...1.算法的时间复杂度分析 我们要计算算法时间耗费情况,首先我们得度量算法的执行时间,那么如何度量呢?...1.2算法时间复杂度 1.2.1大O记法 定义: 在进行算法分析时,语句总的执行次数 T(n) 是关于问题规模 n 的函数,进而分析 T(n) 随着 n 的变化情 况并确定 T(n) 的...之前,我们分析的都是单个函数内,算法代码的时间复杂度,接下来我们分析函数调用过程中时间 复杂度。

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数据结构学习,详解数据结构算法分析(一)

本期学习数据结构算法分析 数据结构 数据结构是计算机存储、组织数据的方式,指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。...数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。...1、数据结构的基本功能 (1)如何插入一条新的数据项 (2)如何寻找某一特定的数据项 (3)如何删除某一特定的数据项 (4)如何迭代的访问各个数据项,以便进行显示或其他操作 2、常用的数据结构 数组Array...在Java中,算法通常都是由类的方法来实现的。前面的数据结构,比如链表为啥插入、删除快,而查找慢,平衡的二叉树插入、删除、查找都快,这都是实现这些数据结构算法所造成的。...有些输入量需要在算法执行的过程中输入,而有的算法表面上可以没有输入,实际上已被嵌入算法之中。

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woff字体图元结构剖析,自定义字体的制作与匹配和识别

在上次从css的@font-face提取出字体URL链接时,就包含了eot和woff两种格式。鉴于woff字体更容易被分析,所以我们上次选择了只下载woff字体格式,今天这篇文章也一样。...TrueType字体中常见的表有: 字体头表(head表) 字体头表(head表)中包含了TrueType字体的全局信息,在c语言中的结构定义如下: typedef sturct { Fixed...整体来说渲染图元是一个非常复杂的算法,咱们不再继续深究。...此时我们需要使用机器学习或深度学习相关的算法,或者能够完成图元数据渲染字体图形的大佬可以直接使用逻辑算法完成。...总结 今天,我首先演示了如何生成自定义字体,并对字体的格式结构进行了较为详细的讲解,顺便演示如何通过python的fontools库获取相应的字体数据。

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《数据结构算法分析:Java语言描述》.pdf

程序=数据结构+算法 这好比是软件工程师的“武林秘籍”。 数据结构指的是数据与数据之间的逻辑关系;算法指的是解决特定问题的步骤和方法。...可以说数据结构是待处理问题的数学模型,算法则是处理问题的策略。 ? 作为软件工程师,除了要对现实问题有很好的理解与把控外,还要深谙数据结构算法。...最近很多小伙伴问我要一些 数据结构算法 相关的资料,于是我翻箱倒柜,找到了这本非常经典的电子书——《数据结构算法分析:Java语言描述》。...资料介绍 《数据结构算法分析:Java语言描述》是国外数据结构算法分析方面的经典教材。...本书把算法分析与最有效率的Java程序的开发有机地结合起来,深入分析每种算法,内容全面、缜密严格,并细致讲解精心构造程序的方法。 ?

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数据结构学习,详解数据结构算法分析(二)

本期继续学习数据结构算法分析 前面三点 正确性,可读性和健壮性相信都好理解。...对于第四点算法的执行效率和存储量,我们知道比较算法的时候,可能会说“A算法比B算法快两倍”之类的话,但实际上这种说法没有任何意义。...因为当数据项个数发生变化时,A算法和B算法的效率比例也会发生变化,比如数据项增加了50%,可能A算法比B算法快三倍,但是如果数据项减少了50%,可能A算法和B算法速度一样。...算法的存储量,包括: 程序本身所占空间; 输入数据所占空间; 辅助变量所占空间; 数据结构必须具有以下基本功能: (1)如何插入一条新的数据项 (2)如何寻找某一特定的数据项 (3)如何删除某一特定的数据项...(4)如何迭代的访问各个数据项,以便进行显示或其他操作 数组的局限性分析: (1)插入快,对于无序数组,上面我们实现的数组就是无序的,即元素没有按照从大到小或者某个特定的顺序排列,只是按照插入的顺序排列

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数据结构算法 --- 复杂度分析专题(二)

引言 在上一篇 复杂度分析专题(一)中,学习了复杂度的大O表示法和一些常见复杂度( O(1) 、 O(n) 、 O(logn) 、 O(n^2) 等等)的分析方法,下面介绍4个更加细分的复杂度概念: 最好情况时间复杂度...param) { pos = i; break; } } return pos; } 那这个时候算法复杂度就不再是...针对这样一个特殊场景的平均时间复杂度分析,可以使用一种更加简单的分析方法:平摊分析法,通过平摊分析法得到的时间复杂度,命名为:均摊时间复杂度。 具体怎么分析均摊时间复杂度呢?...需要注意的是,对一个数据结构进行一组连续的操作,在大部分情况下,时间复杂度很低,只有个别情况的时间复杂度高,且这些操作之间存在前后连贯的时序关系,这个时候,就可以将这一组操作放在一起分析,观察是否能将较高时间复杂度的那次操作的耗时均摊到其他较低时间复杂度的操作上...能够应用均摊时间复杂度分析的场景中,一般均摊时间复杂度就等于最好时间复杂度。 ❝参考资料 [1] 数据结构算法之美 / 王争 著. --北京:人民邮电出版社,2021.6 ❞

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数据结构思维 第二章 算法分析

第二章 算法分析 原文:Chapter 2 Analysis of Algorithms 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 我们在前面的章节中看到,Java...这种称为“性能分析”的方法有一些问题: 在比较算法之前,你必须实现这两个算法。 结果可能取决于你使用什么样的计算机。一种算法可能在一台机器上更好;另一个可能在不同的机器上更好。...我们可以使用算法分析来解决这些问题中的一些问题。当它有效时,算法分析使我们可以比较算法而不必实现它们。...为了避免处理输入数据的细节,最好的选择是分析我们预期输入的平均性能。如果不可能,一个常见的选择是分析最坏的情况。 最后,我们必须处理一个可能性,一种算法最适合小问题,另一个算法适用于较大的问题。...这种分析适用于简单的算法分类。例如,如果我们知道算法A的运行时间通常与输入规模成正比,即n,并且算法B通常与n ** 2成比例,我们预计A比B更快,至少对于n的较大值。

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数据结构算法 --- 复杂度分析专题(二)

引言 在上一篇 复杂度分析专题(一)中,学习了复杂度的大O表示法和一些常见复杂度( O(1) 、 O(n) 、 O(logn) 、 O(n^2) 等等)的分析方法,下面介绍4个更加细分的复杂度概念: 最好情况时间复杂度...param) { pos = i; break; } } return pos; } 那这个时候算法复杂度就不再是...针对这样一个特殊场景的平均时间复杂度分析,可以使用一种更加简单的分析方法:平摊分析法,通过平摊分析法得到的时间复杂度,命名为:均摊时间复杂度。 具体怎么分析均摊时间复杂度呢?...需要注意的是,对一个数据结构进行一组连续的操作,在大部分情况下,时间复杂度很低,只有个别情况的时间复杂度高,且这些操作之间存在前后连贯的时序关系,这个时候,就可以将这一组操作放在一起分析,观察是否能将较高时间复杂度的那次操作的耗时均摊到其他较低时间复杂度的操作上...能够应用均摊时间复杂度分析的场景中,一般均摊时间复杂度就等于最好时间复杂度。 ❝参考资料 [1] 数据结构算法之美 / 王争 著. --北京:人民邮电出版社,2021.6 ❞

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