空间复杂度：评估执行程序所需的存储空间。可以估算出程序对计算机内存的使用程度。 空间复杂度：对一个算法在运行过程中临时占用存储空间大小的量度。...所以我们只要记住，空间复杂度就是这个算法运行过程中临时占用的内存。 时间复杂度：你可以简单理解算法运行所需要的时间，我们一般会以牺牲空间复杂度来实现时间复杂度最优。...，所以时间复杂度是O(n)。...(i + j); // 语句执行n*m次 }} 同样的，这边执行次数是n*m，用数学的方式n和m趋于无穷大的时候，n≈m,于是执行次数就是n^2，所以时间复杂度是O(n^2)。...而时间复杂度也是能比较的，单以这几个而言： O(1)<O(logn)<O(n)<O(n²)<O(n³) 一个算法执行所消耗的时间理论上是不能算出来的，我们可以在程序中测试获得。
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)。...n) for(int i=0;i<n;++i){ hash[arr[i]] = true;//标记arr[i]出现过 } //时间复杂度为O(MAXN) int k=0; for(int...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...= {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)。
1、时间复杂度o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)。算法时间复杂度的时候有说o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)，这是算法的时空复杂度的表示。...不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 2、时间复杂度为O(1)。...是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。 比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...4、时间复杂度为O(logn)。 当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。
首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。...其作用： 时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量； 空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间； 时间和空间都是计算机资源的重要体现，而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少；...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。 时间复杂度为O(n)—线性阶，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。...n*(n-1) 时间复杂度O(logn)—对数阶，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(2n)//2的n方<O(n!)
思路：因为数组已经是有序的，因此我们可以直接从两个数组的末位开始比较，将大的一个直接放到第一个数组的末尾，此时必须要求a数组的空间大小能够同时填充a数组和b数组的有效元素，然后依次比较两个数组元素的大小即可...代码实现： #include void merge(int *a, int n, int *b, int m) { int i = n-1;//a数组的最后一个有效元素的下标...int j = m-1;//b数组的最后一个有效元素的下标 int index = n+m-1; //合并数组的最后一位的下标 while (index) { if (i && a[i]>a...= sizeof(a)/sizeof(int); int b[] = {2,4,6,8,10}; int m = sizeof(b)/sizeof(int); merge(a, 5, b, m)...; for_each(a, a+n, [](int x) {cout << x << " ";}); return 0; }
不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。 O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。...比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。 再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。...比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...再比如O(logn)，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。
众所周知，尽管基于 Attention 机制的 Transformer 类模型有着良好的并行性能，但它的空间和时间复杂度都是 O(n2)\mathcal {O}(n^2) 级别的，nn 是序列长度，所以当...QKTQK^T 这一步我们得到一个 n×nn\times n 的矩阵，之后还要做一个 Softmax 对一个 1×n1\times n 的行向量进行 Softmax，时间复杂度是 O(n)O (n)，但是对一个...n×nn\times n 矩阵的每一行做一个 Softmax，时间复杂度就是 O(n2)O (n^2) 如果没有 Softmax，那么 Attention 的公式就变为三个矩阵连乘 QK⊤V\boldsymbol...{QK^{\top} V}，而矩阵乘法是满足结合率的，所以我们可以先算 K⊤V\boldsymbol {K^{\top} V}，得到一个 d×dd\times d 的矩阵（这一步的时间复杂度是 O(d2n...)O (d^2n)），然后再用 QQ 左乘它（这一步的时间复杂度是 O(d2n)O (d^2n)），由于 d≪nd \ll n，所以这样算大致的时间复杂度只是 O(n)O (n) 对于 BERT base
容易混淆的认知，当你决策时候傻傻分不清楚 堆的定义：是一个完全二叉树，但不是二叉搜索树，也不是平衡的二叉树 后记：完全二叉树特点经过一次教训你记住了 当前节点和子节点关心是i 和2i 2i+1。...堆：有个步骤，建堆 和调整 建堆：Heap Building 建堆的时间复杂度就是O(n)。 up_heapify() ?...插入删除元素的时间复杂度也为O(log n)。 后记：链表基本操作 删除和删除，但是堆不一样，你遗忘记地方 建堆，然后基本操作删除和删除，这个之前根本没想道过建堆这个步骤。...时间复杂度： （3）堆的插入、删除元素的时间复杂度都是O(log n)；https://stackoverflow.com/questions/9755721/how-can-building-a-heap-be-on-time-complexity...（4）建堆的时间复杂度是O(n)； （5）堆排序的时间复杂度是O(nlog n)； T(Heap Sort) = T(build Heap) + (N-1)*T(down_heapify)
比如1–>2–>3–>2–>1。时间和空间复杂都尽量低。 ---- 2. 方法与思路 1）比較朴素的算法。 因为给定的数据结构是单链表，要訪问链表的尾部元素，必须从头開始遍历。为了方便推断。...我们能够申请一个辅助栈结构来存储链表的内容，第一次遍历将链表节点值依次入栈，第二次遍历比較推断是否为回文。...) return false; head = head->next; st.pop(); } return true; } }; 2)...时间O(n)和空间O(1)解法 既然用到了栈，能够想到递归的过程本身就是出入栈的过程，我们能够先递归訪问单链表，然后做比較。这样就省去了辅助空间，从而将空间复杂度降为O(1)。
自己简单实现后，再次跟常见的归并排序比较，发现空间复杂度更低。所以记录本文用于比较两种算法的实现方式。...经典实现方式：空间复杂度O(n)这里不再赘述，贴一篇牛客网写的比较详细的帖子：https://www.nowcoder.com/discuss/968849?...：时间复杂度 NlogN空间复杂度 O(N)我的实现思路 重点是merge函数。...is None: r = len(arr) if l == r -1: return arr else: mid = int((l + r) / 2)...3] merge_sort(arr) print(arr)可以看见，在merge的时候，并没有使用额外的数组空间，所以空间复杂度为O(1)
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。...//测试样例： //1->2->2->1 //返回：true public boolean chkPalindrome() { // write code here ListNode
最简单的LRU实现，底层存储采用链表结构，时间复杂度为O(n) 代码如下: package com.jfp; /** * @author jiafupeng * @desc * @create...args) { LRUCache lruCache = new LRUCache(5); lruCache.put(1,1); lruCache.put(2,2...tailNodeList; nodeList.next = null; tailNodeList = nodeList; } } } 输出 [2:...2]=>[3:3]=>[4:4]=>[5:5]=>[6:6]=>null null 4 [2:2]=>[3:3]=>[5:5]=>[6:6]=>[4:4]=>null
复杂度 ? 常用排序 Bubble Sort 常识，不较介绍了 ? Selection Sort 选择最小的一个交换位置，交换次数比较少 ? Insertion Sort 不太喜欢这种思路 ?..., reg, start2, end2); int k = start; while (start1 <= end1 && start2 <= end2) reg[k++...突破 O(n2) 排序能突破O(N^2)的界，可以用逆序数来理解，假设我们要从小到大排序，一个数组中取两个元素如果前面比后面大，则为一个逆序，容易看出排序的本质就是消除逆序数，可以证明对于随机数组，逆序数是...O(N^2)的，而如果采用“交换相邻元素”的办法来消除逆序，每次正好只消除一个，因此必须执行O(N^2)的交换次数，这就是为啥冒泡、插入等算法只能到平方级别的原因。...反过来，基于交换元素的排序要想突破这个下界，必须执行一些比较，交换相隔比较远的元素，使得一次交换能消除一个以上的逆序，归并、快排、堆排等等算法都是交换比较远的元素，只不过规则各不同罢了
问题描写叙述 给定一个n个整数的数组（ n>1 )nums，返回一个数组output，当中的元素 outputi 的值为原数组nums中除 numsi 之外的全部元素的积。...比如：nums数组为[1,2,3,4]。返回的output数组为[24,12,8,6]。 要求不用除法和时间复杂度为O(n). 2....方法与思路 这道题假设没有除法的限制的话就非常easy了，先求全部数的乘积，然后除以 numsi 。考虑一下除数为零的情况，非常好解决。...以下以数组[1,2,3,4,5]为例，看完以下表述就明白了： 扫描顺序 1 2 3 4 5 从左至右 1 1×1 1×1×2 1×1×2×3 1×1×2×3×4 从右至左 1×(2×3×4×5) (1×...1）×(3×4×5) (1×1×2)×(4×5) (1×1×2×3)×(5) (1×1×2×3×4)×(1) 就是先从左至右扫描，记录前 i−1 个数的乘积，第二遍扫描时，从右至左。
虽然我不懂算法，但是我知道关于算法的时间复杂度。比如：Ο(1)、Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)、Ο(n3)…Ο(2n)、Ο(n!)等所代表的意思！...所以，我们就先来看看 O(1) 是什么意思？ ? O(1) O(1) 也就是最低时间复杂度。代表的是一个常量值。也就是说耗时，耗空间与输入数据的大小无关。无论输入数据增大多少倍，耗时是不变的。...常见的算法举例：遍历算法。 ? O(n^2) 就代表数据量增大 n 倍时，耗时增大 n 的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。...常见的时间复杂度有：常数阶 O(1)，对数阶 O(log2n)，线性阶 O(n)，线性对数阶 O(nlog2n)，平方阶 O(n2)，立方阶 O(n3)，…，k 次方阶 O(nk)，指数阶 O(2n)...常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)。 ? 上图是常见的算法时间复杂度举例。
第 3 行申请了一个大小为 n 的 int 类型数组，除此之外，剩下的代码都没有占用更多的空间，所以整段代码的空间复杂度就是 O(n)。...我们常见的空间复杂度就是 O(1)、O(n)、O(n2 )，像 O(logn)、O(nlogn) 这样的对数阶复杂度平时都用不到。而且，空间复杂度分析比时间复杂度分析要简单很多。...所以，对于空间复杂度，掌握刚我说的这些内容已经足够了。 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)。...int i = 1; int j = 2; ++i; j++; int m = i + j; 代码中的 i、j、m 所分配的空间都不随着处理数据量变化，因此它的空间复杂度 S(n) = O(1)。...n，后面虽然有循环，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)。
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)。...桶排序有两个关键步骤： （1）扫描待排序数据A[N]，对于元素A[i]，放入对应的桶X； （2）A[i]放入桶X，如果桶X已经有了若干元素，使用插入排序，将arr[i]放到桶内合适的位置； 画外音： （...1）桶X内的所有元素，是一直有序的； （2）插入排序是稳定的，因此桶内元素顺序也是稳定的； 当arr[N]中的所有元素，都按照上述步骤放入对应的桶后，就完成了全量的排序。...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。
前言 NSArray 获取指定 元素 的位置 或者 判断是否存在指定的 元素 的时间复杂度是 O(n)(包含特定元素时，平均耗时是 O(n/2)，如果不包含特定元素，耗时是 O(n))。...当我们需要频繁进行该操作时，可能会存在较大的性能问题。 该问题背后的原因很简单。官方文档明确指出 NSArray 从第 0 位开始依次判断是否相等，所以判断次数是 n （n 等于数组长度） ?...image 本文会介绍一个特别的方案，通过将数组转为字典，我们可以将时间复杂度降低到 O(1) 级别。...+ (NSDictionary *)arr2Dic:(NSArray *)arr { // 注意，如果数组可能存在相同的元素，请将 `NSValue` 切换到自定义类型...image 通过测试日志，我们可以发现该方案可以成功将时间复杂度降低到 O(1) 级别
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...你可能会问了，假如桶的个数是 m，每个桶中的数据量平均 n/m, 这个时间复杂度明明是 m*(n/m)*(log(n/m)) = n log(n/m)，怎么可能是 O(n) 呢 ？...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)。...根据每一位来排序，我们利用上述桶排序或者计数排序，它们的时间复杂度可以做到 O(n)。如果要排序的数据有 k 位，那我们就需要 k 次桶排序或者计数排序，总的时间复杂度是 O(k*n)。...O(n)，因此使用基数排序对类似这样的数据排序的时间复杂度也为 O(n)。
题目：某公司有几万名员工，请完成一个时间复杂度为O(n)的算法对该公司员工的年龄作排序，可使用O(1)的辅助空间。 题目特别强调是对一个公司的员工的年龄作排序。...员工的数目虽然有几万人，但这几万员工的年龄却只有几十种可能。上班早的人一般也要等到将近二十岁才上班，一般人再晚到了六七十岁也不得不退休。...举个简单的例子，假设总共有5个员工，他们的年龄分别是25、24、26、24、25。我们统计出他们的年龄，24岁的有两个，25岁的也有两个，26岁的一个。...那么我们根据年龄排序的结果就是：24、24、25、25、26，即在表示年龄的数组里写出两个24、两个25和一个26。...该方法用长度100的整数数组辅助空间换来了O(n)的时间效率。由于不管对多少人的年龄作排序，辅助数组的长度是固定的100个整数，因此它的空间复杂度是个常数，即O(1)。
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