1.数据结构和算法解决是 “如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。2.因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。3.分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描述性能问题，二者统称为复杂度。4.复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。
最近会开始更新一个数据结构算法的学习系列，同时不定期更新 leetcode 的刷题。
函数的性能测试的一般方法 全栈A同学： 2020年要学习好多新东西，大家都在说优化，提高性能，如何入手？😶 有多个方法可以实现一个函数，到底用那种更好？ 是否可以总结一些性能改变上的技巧？ 2020年我们如何关注性能优化？😶 Sky：我们从构建一个通用的benchmark（性能基准测试）方法开始，切入点要小💥此方法我们希望做到以下几点 自动运行某函数多次 确定它每毫秒的执行次数 ops/ms，超过1000/ms是较优质的函数 确定它每次执行需要多少毫秒timeSpend/ms 确定它的执行稳定性，多次运行后
堆排序是渐进最优的比较排序算法，达到了O(nlgn)这一下界，而快排有一定的可能性会产生最坏划分，时间复杂度可能为O(n^2)，那为什么快排在实际使用中通常优于堆排序？
高速排序(QuickSort)也是一种排序算法，对包括n个数组的输入数组。最坏情况执行时间为O(n^2)。
“因为接下来要用到啊。后面我们学习 ArrayList、LinkedList 的时候，会比较两者在增删改查时的执行效率，而时间复杂度是衡量执行效率的一个重要标准。”我说。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在捣鼓操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的失业人员。最近忙着搞论文，还有刷刷 LeetCode 上的题，推文的事被耽误了一下，但是并没有忘记要发推文，虽迟但到吧。
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这些配置将启用二进制日志（binlog），并指定日志文件的位置以及要复制的数据库名称。
然后我们再通过我制作的gif，配上数据再了解一下过程。假设我们的待排序数组还是[5, 1, 3, 7, 6, 2, 4]。
同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。
可以看到，4种方法运行时间差别挺大的，列表连接（concat）最慢，List range最快，速度相差近 100 倍。append要比 concat 快得多。另外，我们注意到列表推导式速度大约是 append 两倍的样子。
如何得到一个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。
10个数据结构：数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie 树； 10个算法：递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态 规划、字符串匹配算法。
搜索引擎每天接收大量用户搜索请求，把这些用户输入的搜索关键词记录，再离线统计分析，得到热门TopN搜索关键词。
我们都知道，对于同一个问题来说，可以有多种解决问题的算法。尽管算法不是唯一的，但是对于问题本身来说相对好的算法还是存在的，这里可能有人会问区分好坏的标准是什么？这个要从「时效」和「存储」两方面来看。
写了这么久的算法文章，可以说凡是算法的文章都会涉及到时间复杂度和空间复杂度，可能有些读者对时间复杂度和空间复杂度还有点迷糊，今天特地找了一篇关于时间复杂度和空间复杂度写的挺不错的文章，供各位学习。
给定一个用字符数组表示的 CPU 需要执行的任务列表。其中包含使用大写的 A - Z 字母表示的26 种不同种类的任务。任务可以以任意顺序执行，并且每个任务都可以在 1 个单位时间内执行完。CPU 在任何一个单位时间内都可以执行一个任务，或者在待命状态。
给定一个数组 nums，编写一个函数将所有 0 移动到数组的末尾，同时保持非零元素的相对顺序。
所以，需要一种方法，可以不受环境或数据规模的影响，粗略地估计算法的执行效率。这种方法就是复杂度分析。
递归指的是函数调用自己。编写递归函数，必须告诉它何时停止，每个递归函数包含两个部分：
取得 WebGL 上下文后，就可以开始 3D 绘图了。如前所述，因为 WebGL 是 OpenGL ES 2.0 的 Web版，所以本节讨论的概念实际上是 JavaScript 所实现的 OpenGL 概念。可以在调用 getContext()取得 WebGL 上下文时指定一些选项。这些选项通过一个参数对象传入，选项就是参数对象的一个或多个属性。
大家好，我是多选参数的程序锅，一个正在“研究”操作系统（主要是容器这块）、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。今天这篇主要是讲算法的时间、空间复杂度，参考来源主要是王争老师的专栏《数据结构与算法之美》以及程序锅去年上课时老师的课件。
前面我们说了算法的重要性数据结构与算法开篇，今天我们就开始学习如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗呢？请看本文一一道来。
本文通过分析基于直方图的双边滤波算法，提出了一种改进型的双边滤波算法。该算法针对标准双边滤波中耗时较大的情况，采用了一种基于直方图的快速算法。通过在标准双边滤波中引入直方图，将双边滤波转换为了直方图的双边滤波，并采用基于直方图的快速算法进行滤波处理，从而在滤波的速度和效果之间取得了平衡。实验结果表明，该算法在滤波的速度和效果上均优于标准双边滤波算法，具有较好的应用前景。
•大家之前了解到的这个计算方式可能是从库 I/O 线程读取的主库 binlog event 时间戳与 SQL 线程正在执行的 binlog event 的时间戳之间的时间差
温馨提醒： 本文适用于所有开发者人群、无论你是小白、初学者还是已经工作的"社会人"。
尊重对象所有权就意味着不要修改不属于你的对象。简单来说就是，如果你不负责创建和维护某个对象及其构造函数或方法，就不应该对其进行任何修改。具体来说就是遵循以下惯例：
堆和栈是计算机程序设计中非常重要的数据结构，操作系统和数据库均有非常广泛的应用，掌握好这两种数据结构可以高效地解决很多工程问题。今天分享一下在极客专栏学到的堆的实现和工程应用，希望对你有所启发。
 这种，那么这种时间复杂度是怎么定义的，为啥用这种定义的，最后时间复杂度都代表和你程序有什么关系呢？今天阿粉也来说说关于复杂度自己的看法。
在上篇文章中我们提到了算法的设计要求中我们要尽量满足时间效率高和存储量低的需求.这里的时间效率大都指算法的执行时间.
题目数据保证目标数组严格递增，并且只包含 1 到 n 之间的数字。 请返回构建目标数组所用的操作序列。如果存在多个可行方案，返回任一即可。 / 示例 1： 输入：target = [1,3], n = 3 输出：[“Push”,“Push”,“Pop”,“Push”] 解释： 读取 1 并自动推入数组 -> [1] 读取 2 并自动推入数组，然后删除它 -> [1] 读取 3 并自动推入数组 -> [1,3] / 示例 2： 输入：target = [1,2,3], n = 3 输出：[“Push”,“Push”,“Push”] / 示例 3： 输入：target = [1,2], n = 4 输出：[“Push”,“Push”] 解释：只需要读取前 2 个数字就可以停止。
如果我们有一个求集合的所有子集(包括集合自身)的需求，即有一个集合s,包括两个元素 <a,b>，则其所有的子集为<a,ab,b>.
相信认真阅读过本文，面对一些常见的算法复杂度分析，一定会游刃有余，轻松搞定。文章中举的例子，也尽量去贴近常见场景，难度递增。
目录 一、数据结构概要 二、算法概要 三、时间复杂度简介 四、求解时间复杂度 一、数据结构 数据结构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。在各类实际应用问题中，数据元素之间总是存在着各种关系，描述数据元素之间关系的方法称为结构。通常，可根据数据元素之间所存在的关系的不同特征，用4类基本结构予以描述： (1)集合：指结构中的数据元素之间只存在“同属一个集合”的关系。 间 (2)线性结构：指结构中的数据元素之间存在“一个对一个”的关系。 数 (3)树形结构：指结构中的数据元素
算法(Algorithm)是计算机处理信息的本质，因为计算机程序本质上是一个算法来告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务。一般地，当算法在处理信息时，会从输入设备或数据的存储地址读取数据，把结果写入输出设备或某个存储地址供以后再调用。
文章目录 1. 绪论 1.1 概述 1.2 数据与数据结构 1.2.1 术语 1.2.2 逻辑结构 1.2.3 存储结构： 1.2.4 数据操作： 1.3 算法 1.3.1 算法特性 1.3.2 算法目标 1.3.3 算法分析：概述 1.3.4 算法分析：时间复杂度（大O） 1.3.5 算法分析：最好、最坏、平均 1.4 回顾：西格玛Σ 求和 1. 绪论 1.1 概述 算法 + 数据结构 = 程序 程序：计算机指令的组合 算法：程序的逻辑抽象 数据结构：数据及其关系的反映，从逻辑结构和存
一、第三章简单回顾 中间略过了第三章， 第三章主要是介绍如何从数学层面上科学地定义算法复杂度，以致于能够以一套公有的标准来分析算法。其中，我认为只要记住三个符号就可以了，其他的就看个人情况，除非你需要对一个算法剖根问底，不然还真用不到，我们只需有个印象，知道这玩意是用来分析算法性能的。三个量分别是：确定一个函数渐近上界的Ο符号，渐近下届Ω符号，以及渐近紧确界Θ符号，这是在分析一个算法的界限时常用的分析方法，具体的就详看书本了，对于我们更多关注上层算法的表达来说，这些显得不是那么重要，我的理解是Ο可以简
本文是王争老师的《算法与数据结构之美》的学习笔记，详细内容请看王争的专栏 。有不懂的地方指出来，我做修改。
把代码跑一遍，通过统计、监控，就能得到算法执行的时间和占用内存大小，有很大局限性：
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n的变化情况并确定T(n)的数量级。算法的时间复杂度，也就是算法的时间量度，记作：T(n)= O(f(n))。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同，称作算法的渐近时间复杂度，简称为时间复杂度，是一种“渐进表示法”。其中f(n)是问题规模n的某个函数。
数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, 11, 9}中，数对之差的最大值是11（16 - 5）
代码如上所示，外循环每执行一次，我们要进行一次乘法计算。i = 0，ni = 0；i = 1，ni = n；i = 2，ni = 2n。因此，我们可以把乘法换成加法，以n为步长，这样就减小了外循环的代码量。
时间：基本操作次数（汇编指令条数，比如算法执行完需要n行指令，则时间复杂度为O(n)，时间复杂度是忽略前面的系数的，算法执行需要2n行指令，时间复杂度也是O(n)，所以不用考虑一行指令对应多条汇编，系数是忽略的。O(n^2 + n)可以认为是o(n^2)，因为n的平方远大于n） 空间：占用内存字节数
的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序，比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
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