编程中的决策与现实生活中的决策类似。在编程中也会遇到一些情况，我们希望在满足某些条件时执行特定的代码块。
剑指 Offer 64. 求 1 + 2 + … + n 力扣题目链接[1] 求 1+2+...+n，要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case 等关键字及条件判断
求解算法的时间复杂度的具体步骤是： ⑴ 找出算法中的基本语句； 算法中执行次数最多的那条语句就是基本语句，通常是最内层循环的循环体。 ⑵ 计算基本语句的执行次数的数量级； 只需计算基本语句执行次数的数量级，这就意味着只要保证基本语句执行次数的函数中的最高次幂正确即可，可以忽略所有低次幂和最高次幂的系数。这样能够简化算法分析，并且使注意力集中在最重要的一点上：增长率。 ⑶ 用大Ο记号表示算法的时间性能。 将基本语句执行次数的数量级放入大Ο记号中。 如果算法中包含嵌套的循环，则基本语句通常是
算法的时间复杂度和空间复杂度是度量算法好坏的两个重要量度,在实际写代码的过程中,我们完全可以用空间来换时间,比如说,我们要判断某某年是不是闰年,大家可能第一时间想到的都是写一个算法来判断每次输入的年份符不符合闰年的条件.但其实还有种方法是,我们可以事先建立一个有2050个元素的数组(年数比现实略多一点),然后把所有年份按下标数字对应,如果是闰年,此数组项的值设为1,否则设为0.这样,判断某年是否是闰年,就只需要查找一下对应数组项的值就可以了.这样求闰年的时间复杂度为O(1).既然空间复杂度这么好用,接下来我们就来一起学习它的基本内容吧.
给人的感觉并不难，首先的想法就是遍历数组中每一个元素，判断如果为0则删除，同时末尾增加0
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通常，对于一个给定的算法，我们要做 两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法是正确的基础上，第二部就是分析算法的时间复杂度。算法的时间复杂度反映了程序执行时间随输入规模增长而增长的量级，在很大程度上能很好反映出算法的优劣与否。因此，作为程序员，掌握基本的算法时间复杂度分析方法是很有必要的。 算法执行时间需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。而度量一个程序的执行时间通常有两种方法。
早期，计算机刚被发明出来，内存空间并不是很大，所以不仅追求程序运行时的时间效率，还追求空间效率，但发展到今天，已经不太追求空间效率了，时间效率的追求是不变的。
输入一个长度为n的整型数组array，数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组，子数组最小长度为1。求所有子数组的和的最大值。
hashmap[num] = i #这句不能放在if语句之前，解决list中有重复值或target-num=num的情况 不过方法四相较于方法三的运行速度没有像方法二相较于方法一的速度提升。运行速度在 70ms 多
抽象数据类型(ADT - Abstract Data Types) ------------> " 栈 " 是一个有次序的数据集,每个数据仅从" 栈顶 " 一端加入到数据集中,从数据集中移除,栈具有后进先出LIFO的特性.
我会先给出我对精通Python的理解，然后给出一些Python中有难度的知识点。如果大家在看完我这篇回答之前，已经充分理解了我列出的各个知识点，那么，我相信你已经算是精通Python了。如果不能，我希望这篇回答能让你意识到自己Python知识还存在哪些不足，在之后的学习中，从哪些方面去改进。 精通是个伪命题 怎样才算精通Python，这是一个非常有趣的问题。很少有人会说自己精通Python，因为，这年头敢说精通的人都会被人摁在地上摩擦。其次，我们真的不应该纠结于编程语言，而应该专注于领域知识。
算法一：穷举式地尝试所有的可能 int maxSubsequenceSum(const int a[], int n) { int i, j, k; int thisSum, maxSum = 0; for (i = 0; i < n; i++) for (j = i; j < n; j++) { thisSum = 0; for (k = i; k < j; k++)
时间复杂度怎么算？如何计算时间复杂度？ 时间复杂度分析的基本策略是：从内向外分析，从最深层开始分析。如果遇到函数调用，要深入函数进行分析。
算法一：穷举式地尝试所有的可能 int maxSubsequenceSum(const int a[], int n) { int i, j, k; int thisSum, maxSum = 0; for (i = 0; i < n; i++) for (j = i; j < n; j++) { thisSum = 0; for (k = i; k < j; k++) t
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
关于时间复杂度和空间复杂度分析的文章其实不少，但大多数都充斥着复杂的数学计算，让很多读者感到困惑，我就不跟大家扯皮了，关于什么是渐近分析、最坏时间复杂度、平均时间复杂度和最好的时间复杂度，以及大 记法等等，大家好好花点儿时间看看严老师的书就会了。
1、算法的概念： 算法 (Algorithm)，是对特定问题求解步骤的一种描述。 解决一个问题往往有不止一种方法，算法也是如此。那么解决特定问题的多个算法之间如何衡量它们的优劣呢？有如下的指标： 2、衡量算法的指标： （1）时间复杂度：执行这个算法需要消耗多少时间。 （2）空间复杂度：这个算法需要占用多少内存空间。 同一个问题可以用不同的算法解决，而一个算法的优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于为特定的问题选择合适算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。 算法在时间的高
算法复杂度是指算法在编写成可执行程序后，运行时所需要的资源，资源包括时间资源和内存资源。根据资源类型可将算法复杂度分为两类——时间复杂度和空间复杂度。
时间复杂度：时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间，而是算法执行语句的最大次数。 空间复杂度：类似于时间复杂度的讨论，一个算法的空间复杂度为该算法所耗费的存储空间。往往跟为最大创建次数。
（1）时间频度 一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。
项目地址： https://github.com/PuShaoWei/arithmetic-php About 如果说各种编程语言是程序员的招式,那么数据结构和算法就相当于程序员的内功。 简易结构 ├──Package │ ├── Sort 排序篇 │ │ ├── BubbleSort.php 冒泡排序 │ │ ├── QuickSort.php 快速排序 │ │ ├── ShellSort.php 希尔排序 │
时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间，而是算法执行语句的次数。 当我们面前有多个算法时，我们可以通过计算时间复杂度，判断出哪一个算法在具体执行时花费时间最多和最少。
( 例如，数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。
1.直接插入排序思想： 假设现在已经有一个有序序列，如果有一个数字插入到这段序列的末尾，我们会选择拿这个数和它前面的每个数字都比较一遍，如果前面的数字比他大，那我们就让前面的数字赋值到这个被插入的数字位置，依次与前面的数字进行比较，最后我们把插入有序序列的数字放到他应该在的位置
本篇章题目出自：王道考研系列丛书——《2024年数据结构考研复习指导》课后习题。 题目主要考察的是对时间复杂度的分析，在前面的篇章中我们知道时间复杂度是与问题规模n和输入的值k有关的，但是我们在分析时间复杂度时都是以最坏时间复杂度进行分析，这样能确保算法的运行时间不会比它更长。
算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。算法是大厂、外企面试的必备项，也是每个高级程序员的必备技能。针对同一问题，可以有很多种算法来解决，但不同的算法在效率和占用存储空间上的区别可能会很大。
内部排序:指将需要处理的所有数据都加载到内部存储器中进行排序.常见的内部排序有:直接插入排序、希尔排序、简单选择排序、堆排序、冒泡排序、快速排序、归并排序、基数排序。
这个算法的运行次数函数是f (n) =3。 根据我们推导大0阶的方法，第一步就是把常数项3 改为1。在保留最高阶项时发现，它根本没有最高阶项，所以这个算法的时间复杂度为0(1)。
时间复杂度 📷 方法： 1、按效率从高到低排列： 📷 2、取最耗时的部分 4个便利的法则： 对于一个循环，假设循环体的时间复杂度为 O(n)，循环次数为 m，则这个循环的时间复杂度为 O(n×m)。 void aFunc(int n) { for(int i = 0; i < n; i++) { // 循环次数为 n printf("Hello, World!\n"); // 循环体时间复杂度为 O(1) }} 时间复杂度为
排序也称排序算法(Sort Algorithm)，排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程。
这种方法可行，但是有两个问题：意识想要对设计的算法的运行性能进行评测，需要实际运行该程序；而是所得时间的统计量以来计算机的硬件、软件等环境因素，这种方式，要在同一台计算机的相同状态下运行，才能比较那个算法速度更快。
可能有些人会吐槽，学算法有什么用，顶多就是去面试大厂的时候能用上，大厂面试算法也只是强中筛强的一个敲门砖而已，我又不去面大厂，不用学它，真的是这样吗？
虽然计算机能快速的完成运算处理，但实际上，它也需要根据输入数据的大小和算法效率来消耗一定的处理器资源。要想编写出能高效运行的程序，我们就需要考虑到算法的效率。
前言 算法很重要，但是一般情况下做移动开发并不经常用到，所以很多同学早就将算法打了个大礼包送还给了老师了，况且很多同学并没有学习过算法。这个系列就让对算法头疼的同学能快速的掌握基本的算法。过年放假阶段玩了会游戏NBA2K17的生涯模式，没有比赛的日子也都是训练，而且这些训练都是自发的，没有人逼你，从早上练到晚上，属性也不涨，但是如果日积月累，不训练和训练的人的属性值就会产生较大差距。这个突然让我意识到了现实世界，要想成为一个球星（技术大牛）那就需要日积月累的刻意训练，索性放下游戏，接着写文章吧。 1.算法的
题目的大概意思是：用户自行输入一个数组，还要输入一个val的整形值，然后从数组中移除等于val的元素 我们根据题目的要求，时间复杂度为O(N)空间复杂度为O(1) 可以用以下的办法： 用一个for循环将数组遍历，再用if语句进行判断，如果不等于val的值，我们就将这个元素放入数组中，如果等于val的话i就继续+1，不放入数组中
前面我们学习过六种排序——直接插入排序、希尔排序、直接选择排序、堆排序、冒泡排序和快速排序，今天我们就来学习归并排序🥳🎉🎉🎉
上篇算法（1） 一、函数的渐近增长 函数的渐近增长：给定两个函数f(n)和g(n)，如果存在一个整数N, 使得对于所有的 n > N， f(n)总是比g(n)大，那么，我们说f(n)的增长渐近快于
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数据结构算法的时间复杂度_数据结构中排序的时间复杂度,希望能够帮助大家进步!!!
在面试中，现在无论大小公司都会有算法的。其中排序算法也是一种很常见的面试题。比如冒泡，快排等。这些，排序算法自己看了一次又一次，可是过一段时间，又忘掉了。所以，这次就把算法是怎么推导出来的，详细记录下来。看看这次多久还会忘记。
算法很重要，但是一般情况下做移动开发并不经常用到，所以很多同学早就将算法打了个大礼包送还给了老师了，况且很多同学并没有学习过算法。这个系列就让对算法头疼的同学能快速的掌握基本的算法。过年放假阶段玩了会游戏NBA2K17的生涯模式，没有比赛的日子也都是训练，而且这些训练都是自发的，没有人逼你，从早上练到晚上，属性也不涨，但是如果日积月累，不训练和训练的人的属性值就会产生较大差距。这个突然让我意识到了现实世界，要想成为一个球星（技术大牛）那就需要日积月累的刻意训练，索性放下游戏，接着写文章吧。
作为一个非典型的前端开发人员，我们要懂得一些算法的概念，并将其理论知识引入日常的开发中，提高日常的开发效率和提升产品的体验。
大家好，很高兴又和大家见面了！！！ 在上一篇中，咱们介绍了顺序表的基本概念，以及通过C语言实现顺序表的创建和对表长的修改。今天咱们将详细介绍一下使用C语言实现顺序表的增删改查。接下来，跟我一起来看看今天的内容吧！！！
“Never be jealous again. Never doubt that I love you more than the world. More than myself.”
问题还原 《算法导论》9.2：快速选择 时间复杂度是o（n）, 这个认识不对呀，快速排序时间复杂度o（nlogn）都记忆多少次了 敲黑板：吃土记：之前理解时间复杂度计算方式是错误的。 堆排序中建堆过
所有程序员必不可少的基础就是数据结构与算法，这也是我们在未来面试中必不可少的考点和加分点。
我们的要求很简单，可以先不用考虑性能问题。实现功能即可，回头分析了面试的情况，结果使我大吃一惊。
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