大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...C++判断一个数是否为素数算法 C++判断一个数是否为素数算法完整源码（定义，实现，main函数测试） C++判断一个数是否为素数算法完整源码（定义，实现，main函数测试） #include <cassert
素数（也叫质数）的数学定义为：大于1的自然数中除了1和它本身外没有其他因数的整数，常见的素数有：2，3，5，7，11，13……等，判断一个数是不是素数经常作为考试题目。...算法 算法1 算法描述： 令i=2，n为需要判断的数； 如果n=2，则判断n是否等于2，如果n=2，则输出：n是素数，否则执行第3步骤； 判断i<n是否成立，如果成立则计算...该算法的时间复杂度为： 最好：O(1)，此时走图1中左边两条路径，不进循环 最差：O(n-2)，此时进入取模循环体中 算法2 该算法是对算法1的改进 算法描述： 令i=2，n为需要判断的数； 如果n=2，则判断n是否等于2或3，如果n=2 || 3，则输出：n是素数，否则执行下一步； 判断i<=sqrt(n)是否成立，如果成立则计算n%i，如果不成立，则输出：n是素数...所以算法2的整体时间复杂度比算法1底，相比之下，算法2更有优势。
题目： 请编写一个函数void fun(int m,int k ,int xx[]),该函数的功能是：将大于整数m且紧靠m的k个素数存入xx所指的数组中。 ...质数又称素数。指在一个大于1的自然数中，除了1和此整数自身外，不能被其他自然数整除的数。...------------------------------------------------------------------------------------------- 现在再看到上面写的代码...，觉得以前写的代码，竟然开了那么大的数组，代码挺粗糙的。
对于一个链表，请设计一个时间复杂度为O(n),额外空间复杂度为O(1)的算法，判断其是否为回文结构。给定一个链表的头指针A，请返回一个bool值，代表其是否为回文结构。保证链表长度小于等于900。...cur.next = slow; slow = cur; cur = curNext.next; } //此时slow是最后一个了
编写判断一个正整数是否为素数的函数 自己搞的，还请斧正。...prime(a[i]); } return 0; } void prime(int n) { int s=1,x; if(n<=1) printf("%d 不是素数...,n); else for(x=2;x<=n-1;x++) if(n%x==0) {printf("%d 不是素数....\n",n); s=0; break;} if(s==1) printf("%d 是素数....\n",n); } 你们的鼓励是我坚持的动力。一起进步，加油。 今天是我第一次发文章，内容不美观，以后会改进，还请各位见谅。
其实就是利用Hash的思想，开辟一个固定长度的hash数组用于标记待排序数组的数据元素是否出现过。...由于固定长度的hash数组，所以空间复杂度与待排序数组数据规模n没有关系，也就是说空间复杂度为O(1)。...i=0;i<MAXN;++i){ if(hash[i] == true){ arr[k++] = i; } } 总的时间复杂度为O(n+MAXN),即O(n) } void show...arr [] = {5,6,9,2,3,7,4,1,8}; int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); show(arr,n); return 0; } 尝试测试一个这样的排序算法性能...2.对于一个几乎有序的待排序数组数组，其时间复杂任然为O(n)。
原数(10进制) 原数(2进制) 原数-1(2进制) 1 1 0 2 10 01 4 100 011 8 1000 0111 16 10000 01111 观察上面的表格，如果1个数是2的幂次方，转换成...2进制，必然最高位是1，其它位都是0，同时这个数减1后，所有有效位全是0，利用这个特点，做1次&位运算即可 boolean isPowerOf2(int a) { return (a & (a
一 时间复杂度的概念 一般情况下，算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一函数f(n),因此，算法的时间复杂度记做 T(n) = O(f(n))。...随着模块n的增大，算法执行的时间增长率f(n)的增长率成正比，所以f(n)越小，算法的时间复杂度越低，算法的效率越高。 ...时间复杂度常用大O符号表示，这个算法的时间复杂度就是O(n)。...二 计算时间复杂度 计算出基本操作的执行次数T(n) 基本操作即算法中的每条语句（以;号作为分割），语句的执行次数也叫做语句的频度。在做算法分析时，一般默认为考虑最坏的情况。...比如直接插入排序的时间复杂度是O(n^2),空间复杂度是O(1) 。而一般的递归算法就要有O(n)的空间复杂度了，因为每次递归都要存储返回信息。
我们用简单查找的话，需要遍历检查每一个元素，因此需要执行 n 次操作。使用大 O 表示法，其运行时间为 O(n)，f(n) = n 为操作数。...比如，为检查长度为 8 的列表，用简单查找法的时间复杂度是 O(f(n))，f(n) = 8；如果用二分查找的话，时间复杂度是 O(f(n))，f(n) = log2 8 = 3。...O(1)：描述了一个算法不管输入的大小是多少，其时间复杂度永远为常数（不变）。比如，下方的例子，判断一个字符串 list 的首个元素是否为空。...因为无论输入的 list 有多长，都只判断首字符是否为空，执行次数为 1，所以时间复杂度为 O(1)。...比如，下面的代码是两层迭代，按照最坏的打算，迭代总次数为 ixj，是两个数的相乘，可以直接表示为 nxn，即 n 的平方。所以，时间复杂度可以表示为 O(n2)。
前几篇文章介绍了几个常用的排序算法：冒泡、选择、插入、归并、快速，他们的时间复杂度从 O(n^2) 到 O(nlogn)，其实还有时间复杂度为 O(n) 的排序算法，他们分别是桶排序，计数排序，基数排序...，因为这些排序算法的时间复杂度是线性的，所以这类算法也叫线性排序。...这个问题非常好，原因是这样的，当桶的个数 m 接近与 n 时，log(n/m) 就是一个非常小的常数，在时间复杂度时常数是可以忽略的。...比如极端情况下桶的个数和元素个数相等，即 n = m， 此时时间复杂度就可以认为是 O(n)。...除此之外，每一位的数据范围不能太大，要可以用线性排序算法来排序，否则，基数排序的时间复杂度就无法做到 O(n) 了。
) { if (a[i] > a[j]) res ++; } } return res; } 可以看到，上边算法的时间复杂度为O(n^2),有没有效率更高的算法呢，其实在归并排序中，当进行两个有序数组合并时就会两两元素的比较...此时会出现，当第一个数组的某元素a[i]大于第二数组中的某元素a[j]时，则一个数组处于[i, m]区间的所有元素都会大于第二个数组的当前元素a[j]。...这样做的好处是不需要将数组中的元素依次进行两两比较，一次比较就能处理一个大区间，因此算法的效率得到了提升。..., int r) { if (l>=r) return; int m = (r-l)/2 + l; mergeSort(a, l, m); mergeSort(a, m+1, r); //i为第一个区间的起始下标...第一个区间[l, m] //j为第二个区间的起始下标 第二个区间[m+1, r] //k为临时数组的起始下标 int i = l, r = m+1, k = 0; while (i <=
如何高效的判断一个数组里是否含特定元素？...这是我们在实际开发中经常遇到的一个问题，也是在Stack Overflow上的热门问题，解决这个问题有很多不同的方法，但是不同的方法的时间复杂度却差别很大，所以本文会列举常用的几种方法，并且对比每个方法的耗时...判断一个数组里是否含有特定元素的四种方法 使用list //Using List public static boolean useList(String[] arr, String targetVal...我们可以用大量的数据来重复测试，以放大各个方法之间的执行时间的差别。...小结 我们发现当数组是无序的时候，我们如果要判断一个数组中是否含有一个元素，应该使用直接的循环查找，这样效率是最高的，如果数组是有序的情况下，我们应该使用二分查找，此外，如果是在hashset或hashmap
桶排序(Bucket Sort)，是一种时间复杂度为O(n)的排序。 画外音：百度“桶排序”，很多文章是错误的，本文内容与《算法导论》中的桶排序保持一致。...桶排序的适用范围是，待排序的元素能够均匀分布在某一个范围[MIN, MAX]之间。 画外音：很多业务场景是符合这一场景，待排序的元素在某一范围内，且是均匀分布的。...桶排序需要两个辅助空间： （1）第一个辅助空间，是桶空间B； （2）第二个辅助空间，是桶内的元素链表空间； 总的来说，空间复杂度是O(n)。...上图所示： （1）待排序的数组为unsorted[16]； （2）桶空间是buket[10]； （3）扫描所有元素之后，元素被放到了自己对应的桶里； （4）每个桶内，使用插入排序，保证一直是有序的； 例如...桶排序(Bucket Sort)，总结： （1）桶排序，是一种复杂度为O(n)的排序； （2）桶排序，是一种稳定的排序； （3）桶排序，适用于数据均匀分布在一个区间内的场景； 希望这一分钟，大家有收获。
空间维度：是指执行当前算法需要占用多少内存空间，我们通常用「空间复杂度」来描述。 因此，评价一个算法的效率主要是看它的时间复杂度和空间复杂度情况。...一、时间复杂度 我们想要知道一个算法的「时间复杂度」，很多人首先想到的的方法就是把这个算法程序运行一遍，那么它所消耗的时间就自然而然知道了。 这种方式可以吗？当然可以，不过它也有很多弊端。...，因此，我们可以简化的将这个算法的时间复杂度表示为：T(n) = O(n) 为什么可以这么去简化呢，因为大O符号表示法并不是用于来真实代表算法的执行时间的，它是用来表示代码执行时间的增长变化趋势的。...空间复杂度比较常用的有：O(1)、O(n)、O(n²)，我们下面来看看： 空间复杂度 O(1) 如果算法执行所需要的临时空间不随着某个变量n的大小而变化，即此算法空间复杂度为一个常量，可表示为 O(1)...，这个数据占用的大小为n，这段代码的2-6行，虽然有循环，但没有再分配新的空间，因此，这段代码的空间复杂度主要看第一行即可，即 S(n) = O(n) 以上，就是对算法的时间复杂度与空间复杂度基础的分析
从一些简单的例子看算法时间复杂度 在编程中，一段代码的执行效率实际上很难估算和预测，其主要受到如下几个方面的影响： 1.算法依据的数学基础。 2.编译器产生的代码质量和语言的执行效率。...在理解时间复杂度之前，你应该先了解什么叫做算法的时间频度，所谓时间频度即是一个算法解决问题所消耗的时间。...计算一个算法的时间复杂度时，我们可以将算法分解为逐条语句，计算每条语句的时间复杂度后再进行累加，如下代码的作用是对输入进行求累加： let n = 10; let res = 0; //1 for...设算法的时间复杂度函数为f(n),(3n+5)/f(n)当n趋于无穷大时，上式可以简化为3n/f(n)，取f(n)=n,上次结果为非零常数，因此此算法的时间复杂度为f(n)=n，记做O(n)。 ...当算法的执行时间频度和n无关时，算法的时间复杂度为O(1)，这是时间复杂度最小的函数，但是需要注意，时间复杂度小并不能说明算法执行耗费的时间短，比如一万行代码每行只执行一次的算法时间复杂度也为O(1)。
难道要一个一个的检查？！ 我们可以使用两个视图和几个SQL语句来检查一下。 1、建立视图： 这个视图大家不太陌生吧，写过代码生成器的兄弟们都很熟悉吧。...他可以看到一个数据库里的表名、字段名、字段类型、和字段大小的信息。 建立两个这样的视图，一个读取客户的数据库，一个读取新的数据库。这样我们就有了两个数据库的表和字段的信息的列表了。...col INNER JOIN .sysobjects obj ON col.id = obj.id ORDER BY obj.name 2、执行查询语句 我们可以使用 not in 的方式来检查表名是否一致...表一致了之后，我们开始来检查字段名称。...不过对于视图和存储过程 只能得知名称和字段、参数是否一致，如果参数没有变化，只是修改了一下内容的话就检查不出来了。 3、如果是修改表名或者是修改字段名、删除字段名就没有检查了。
很多同学对递归算法的时间复杂度都不甚了解 同一道题目，同样使用递归算法，有的同学写出了O(n)的代码，有的同学就写出了O(logn)的代码 这是为什么呢， 就是因为对递归的时间复杂度理解的不够深入导致的...如果恰巧正在读本文的你也对递归算法的时间复杂度懵懵懂懂，请认真读完本篇文章，一定会有所收获 这里我想通过一道简单的面试题，来带大家逐步分析递归算法的时间复杂度，最后找出最优解。...，问这份代码的时间复杂度又是多少呢？...时间复杂度是多少 依然还是看他递归了多少次 我们可以看到 这里仅仅有一个递归调用，且每次都是 n/2 所以这里我们一共调用了 log以2为底n的对数次 每次递归了做都是一次乘法操作，这也是一个常数项的操作...如果同学们最后写出了这样的代码并且时间复杂度分析的非常清晰，相信面试官是比较满意的。 最后希望通过这么一个简单的面试题，让大家真正了解了递归算法的时间复杂度该如何分析。
一、背景 在学习算法的过程中，除了熟练掌握各种算法的程序逻辑外，还经常需要用到一些测试案例对算法的时间复杂度做具体的测试。...本文将通过打造一个测试类工具包，让我们可以更简便地研究排序算法的时间复杂度。...二、概念 2.1、时间复杂度的定义 即从序列的初始状态到经过排序算法后形成的最终排序状态这个过程所花费的时间度量 2.2、时间复杂度的比较 排序算法 时间复杂度（平均） 时间复杂度（最好） 时间复杂度...三、测试类 3.1、程序结构 为便于文章书写，该测试类只实现了插入排序与快速排序，读者可根据接口定义自行加入其他排序算法。 ?...3.2、测试工具类 生成一个乱序的数组 生成一个从0开始的近乎顺序的整型数组 对整型数组做完全拷贝 判断整型数组是否已经升序排列 遍历打印数组 通过排序接口，调用各种排序算法进行测试 /** * 整数排序测试工具类
题目 判断一个正整数是否是2的整数幂（如4是2的2次方，返回true；5不是2的整数次幂，则返回false）。要求性能尽可能高。...第二种考虑（除法） 2的整数次幂都能被2整除，所以进入一个循环，让目标对2求余，如果有余数，则目标不是2的整数次幂，如果没有余数，然后目标赋值为目标除以2，直到目标小于1，当目标小于1的时候则说明明目标是...第三种考虑（位运算） 让我们看看2的整数次幂转成二进制是什么样的 十进制 二进制 是否为2的整数次幂 8 1000 是 16 10000 是 32 100000 是 64 1000000 是 100 1100100...十进制 二进制 原数值减1 是否为2的整数次幂 8 1000 111 是 16 10000 1111 是 32 100000 11111 是 64 1000000 111111 是 100 10000000...十进制 二进制 原数值减1 n&n-1 是否为2的整数次幂 8 1000 111 0 是 16 10000 1111 0 是 32 100000 11111 0 是 64 1000000 111111
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