任何一个C语言程序在执行时,都会存在两个不同的环境。 第一个是翻译环境:在这个环境中C程序的源代码会被转换为可执行的机器指令(二进制指令) 第二个是执行环境:它用于实际执行代码
原码 第一位为符号位,0表示正数,1表示负数 不能直接计算 反码 正数与原码一致 负数:符号位不动,其余按位取反 不能直接计算 补码 正数与原码一致 负数:反码 加一 计算结果正确 移码 正数:补码首位取反 负数:反码首位取反 计算结果正确 利于数轴表示 表示范围 原码、反码:-127~127 补码:-128~127
先思考一个简单的问题,1-100的数字,让你猜出我想好的其中一个数,你每猜一次我会说大了或者小了或者对了。你的猜测过程会是怎样的呢?
一般我们在选择算法时,都是想要选择效率最高的算法。那算法的效率,用什么表示?没错!就是用大O表示法。
测试用例(Test Case)是为特定的目的而设计的一组测试输入、执行条件和预期的结果,以便测试是否满足某个特定需求。通过大量的测试用例来检验软件的运行效果,它是指导测试工作进行的依据
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。
定义:如果一个问题的规模是n,解这一问题的某一算法所需要的时间为T(n),它是n的某一函数T(n)称为这一算法的“时间复杂性”
很多人包括我自己都有一个疑问,就是现在的计算机的硬件性能已经很强大了,所以对于性能或者说时间复杂度上还用关心吗,答案是需要的。 比如有这样一个例子,在一台很久的机器和一台处理性能高100倍的新机器,旧机器执行算法A时间复杂度为O(n),新机器执行算法B的时间复杂度为O(n2)。下面表格做下对比,因为性能差100倍,所以旧机器时间*100
在大规模数据处理中,经常会遇到这类问题:在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数
第1章 算法简介 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法 性能 你无需自己动手编写每种算法的代码!但如果你不明白其优缺点,这些实现将毫无用处 问题解决技巧 你将学习至今都没有掌握的问题解决技巧 如果你喜欢开发电子游戏,可使用图算法编写跟踪用户的AI系统 你将学习使用K最近令算法编写推荐系统 有些问题在有限的时间内是不可解的!书中讨论NP完全问题的部分将告诉你,如何识别这样的问题以及如何设计找到近似答案的算法 阅读本书,需要具备基本的代数知识。具体说,给定函数f(x)=x × 2,f(5)的
假设要在电话簿中找一个名字以K打头的人,(现在谁还用电话簿!)可以从头开始翻页,直到进入以K打头的部分。但你很可能不这样做,而是从中间开始,因为你知道以K打头的名字在电话簿中间。
本文引自图灵教育《算法图解》 你一定能看懂的算法基础书;代码示例基于Python;400多个示意图,生动介绍算法执行过程;展示不同算法在性能方面的优缺点;教会你用常见算法解决每天面临的实际编程问题。 算法简介 本章内容 为阅读后续内容打下基础。 编写第一种查找算法——二分查找。 学习如何谈论算法的运行时间——大O表示法。 了解一种常用的算法设计方法——递归。 1.1 引言 算法是一组完成任务的指令。任何代码片段都可视为算法,但本书只介绍比较有趣的部分。本书介绍的算法要么速度快,要么能解决有趣的问题,要
房间里有100盏电灯,编号为1,2,3……100,每盏灯上有一个按钮,初始时灯全都是关的。编好号的100位同学由房间外依次走进去,将自己编号的倍数的灯的按钮全部按一次
复杂度是衡量一个算法好坏的标准,可以从 时间 和 空间 两个维度进行比较。可能你之前听说某个算法的时间复杂度是O(N),空间复杂度是O(1),知道这是一个还不错的算法,那么你知道这些复杂度是如何计算出来的吗?本文将会揭开它们神秘的面纱,让你拥有一把衡量算法好坏的度量衡。
算法效率分析分为两种:第一种是时间效率,第二种是空间效率 。 时间效率被称为时间复杂度,而空间效率被称作 空间复杂度 。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度,而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间。
帧缓冲框架是Linux下专门为显示类设备设计的接口,目的是将硬件和软件层分离开,方便应用层的编程,也方便应用层程序移植。帧缓冲框架向驱动层和应用层分别提供了一套标准接口,驱动层按照框架编写驱动,应用层按照框架编写应用程序。帧缓冲在/dev目录下生成的标准节点是fb,比如:/dev/fb0,/dev/fb1等等。
曾几何时学好数据结构与算法是我们从事计算机相关工作的基本前提,然而现在很多程序员从事的工作都是在用高级程序设计语言(如Java)开发业务代码,久而久之,对于数据结构和算法就变得有些陌生了,由于长年累月的码砖的缘故,导致我们都快没有这方面的意识了,虽然这种论断对于一些平时特别注重学习和思考的人来说不太适用,但的确是有这样的一个现象。
说到算法,大家应该都会脑壳疼吧。除了应付一下面试,准备过算法,也接触过不少算法,但是面试完了,基本上就忘光了。但不得不说,算法真的很重要,算法是解决问的方法,你可能会说根本用不上,那只是因为你根本没有算法的思维,又如何说得上使用呢。
数据结构和算法对于程序员来说相当重要,我最近打算学习这一门课程,并以博客的形式记录自己的学习过程和心得,目前暂时从两本书入手,一本是《大话数据结构》,一本书《算法图解》,我先从《算法图解》,这本手开始学习吧~。如果你最近也在学习,可以关注一起学习,一起交流哦~
在我们的编程之旅中,C语言为我们打下了坚实的基础。然而,如今我们踏入了新的领域——数据结构与算法
下面一串代码是关于如何实现斐波那契数列,代码非常简洁,其实编程是非常灵活的,一个功能可以有不同的实现方法,通常我们需要找到效率最高的,同时代码量非常可观,简洁的理想代码。
关于素数的算法是信息学竞赛和程序设计竞赛中常考的数论知识,在这里我跟大家讲一下寻找一定范围内素数的几个算法。看了以后相信
在海量数据中找出出现频率最高的前K个数,或者从海量数据中找出最大的前K个数,这类问题被称为top K问题,例如搜索引擎中,同济最热门的10个查询词,在歌曲库中统计下载量频率最高的前10个数据。 针对这类问题,通常比较好的方案是分治+Trie树/hash+小顶堆,即将数据集按照hash方法分解成多个小数据集,然后使用Trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频,之后用小顶堆求出每个数据集中出现频率最高的前K个数,最后在所有的top K中求出最终的top K。 例如,1亿个浮点数,如何
兜兜转转了这么久,数据结构与算法始终是逃不过命题。曾几何时,前端学习数据结构与算法,想必会被认为不务正业,但现今想必大家已有耳闻与经历,面试遇到链表、树、爬楼梯、三数之和等题目已经屡见不鲜。想进靠谱大厂算法与数据结构应该不止是提上日程那么简单,可能现在已经是迫在眉睫。这次决定再写一个系列也只是作为我这段时间的学习报告,也不绝对不会再像我之前的vue原理解析那般断更了,欢迎大家监督~
题目地址:https://leetcode-cn.com/problems/range-sum-query-mutable/
关于搜寻一定范围内素数的算法及其复杂度分析 ——曾晓奇 关于素数的算法是信息学竞赛和程序设计竞赛中常考的数论知识,在这里我跟大家讲一下寻找一定范围内素数的几个算法。看了以后相信 对大家一定有帮助。 正如大家都知道的那样,一个数 n 如果是合数,那么它的所有的因子不超过sqrt(n)--n的开方,那么我们可以用这个性质用最直观的方法 来求出小于等于n的所有的素数。 num = 0; for(i=2; i<=n; i++) { for(j=2; j<=sqrt(i); j++) if( j%i==0 ) break; if( j>sqrt(i) ) prime[num++] = i; //这个prime[]是int型,跟下面讲的不同。 } 这就是最一般的求解n以内素数的算法。复杂度是o(n*sqrt(n)),如果n很小的话,这种算法(其实这是不是算法我都怀疑,没有水平。当然没 接触过程序竞赛之前我也只会这一种求n以内素数的方法。-_-~)不会耗时很多. 但是当n很大的时候,比如n=10000000时,n*sqrt(n)>30000000000,数量级相当大。在一般的机子它不是一秒钟跑不出结果,它是好几分钟都跑不 出结果,这可不是我瞎掰的,想锻炼耐心的同学不妨试一试~。。。。 在程序设计竞赛中就必须要设计出一种更好的算法要求能在几秒钟甚至一秒钟之内找出n以内的所有素数。于是就有了素数筛法。 (我表达得不清楚的话不要骂我,见到我的时候扁我一顿我不说一句话。。。) 素数筛法是这样的: 1.开一个大的bool型数组prime[],大小就是n+1就可以了.先把所有的下标为奇数的标为true,下标为偶数的标为false. 2.然后: for( i=3; i<=sqrt(n); i+=2 ) { if(prime[i]) for( j=i+i; j<=n; j+=i ) prime[j]=false; } 3.最后输出bool数组中的值为true的单元的下标,就是所求的n以内的素数了。 原理很简单,就是当i是质(素)数的时候,i的所有的倍数必然是合数。如果i已经被判断不是质数了,那么再找到i后面的质数来把这个质 数的倍数筛掉。 一个简单的筛素数的过程:n=30。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 第 1 步过后2 4 ... 28 30这15个单元被标成false,其余为true。 第 2 步开始: i=3; 由于prime[3]=true, 把prime[6], [9], [12], [15], [18], [21], [24], [27], [30]标为false. i=4; 由于prime[4]=false,不在继续筛法步骤。 i=5; 由于prime[5]=true, 把prime[10],[15],[20],[25],[30]标为false. i=6>sqrt(30)算法结束。 第 3 步把prime[]值为true的下标输出来: for(i=2; i<=30; i++) if(prime[i]) printf("%d ",i); 结果是 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 这就是最简单的素数筛选法,对于前面提到的10000000内的素数,用这个筛选法可以大大的降低时间复杂度。把一个只见黑屏的算法 优化到立竿见影,一下就得到结果。关于这个算法的时间复杂度,我不会描述,没看到过类似的记载。只知道算法书上如是说:前几年比 较好的算法的复杂度为o(n),空间复杂度为o(n^(1/2)/logn).另外还有时间复杂度为o(n/logn),但空间复杂度为O(n/(lognloglogn))的算法。 我水平有限啦,自己分析不来。最有说服力的就是自己上机试一试。下面给出这两个算法的程序: //最普通的方法: #include<stdio.h> #include<math.h>
0、题目来源 最近去国内某牛叉互联网公司面试,出了一道算法题,看似简单,但是真正的答案十分巧妙。故此回忆并将原题以及解题思路记录下来,供大家学习: 随机的选取容量为N的数组中的k个元素,要求是不能重复选取,并且不能删除数组中的元素,只能够进行交换。其中 k≤n 。 1、解题思路 对于这个问题我目前有两种解法: 蓄水池算法 ; 交换元素法; 下面我就将这两种算法解决该问题的思路进行详细的解释。 1.1 蓄水池算法解题思路 蓄水池算法的详细原理的解释和证明不是本文的重点,读者可以去百度上搜索(我
一只青蛙一次可以跳上 1 级台阶,也可以跳上 2 级台阶。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法。
在二分查找基于数组,在插入删除时需要移动较多节点,采用二叉树的数据结构,更好的实现插入、删除操作。
对于大数据问题,如果暴力求解必定超时,不妨先写出一些(不)符合的数,尝试寻找规律。
我们已经接触了很多对于数组排序的算法,比如冒泡排序、选择排序、快速排序、插入排序、希尔排序、归并排序等,算法这么多,我们到底该在实际运用中选择哪一个呢?这就涉及到了取舍的问题,当然我们取舍的重点是算法的运行效率。那算法的运行效率到底如何评价呢?有的人说,你写一个测试程序运行一下(事后统计法),看看具体使用了多少时间不就知道了吗?当然这是一种办法,但是它还有很多的缺陷,下面我们就详细介绍一下算法统计的两种方法,一种称为“事后统计法”,另外一种称为“事前分析估算”。
上面结果可以说明,虽然也是比较了和冒泡一样多的次数,但是交换缺少了很多。所以时间为N²/2
金庸武侠中描述一种武功招式的时候,经常会用到 “快、准、狠” 这3个字眼。同样,在计算机中我们衡量一种算法的执行效率的时候也会考量3个方面:“快、省、稳”。
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。
这周调整了下计划,鉴于很多不懂的知识需要大量的时间去消化及整理输出,因此,改为每逢节假日更新每日一问。
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。
实际中我们计算时间复杂度时,我们其实并不一定要计算精确的执行次数,而只需要大概执行次数,那么这里我们使用大O的渐进表示法。
数据结构与算法对于一个程序员是很重要的,不论对你思考问题的方式还是对你编程的思维都会有很大的好处。同时在找工作时算法也是一个重要考点之一.
在现实生活中,解决一个问题可以有多种方法,其中有好的方法,也有较为一般的方法。评判标准虽有不同,但总体思想是:用最小的代价获得最多的收益。
前面我们已经介绍了,研究算法的最终目的就是如何花更少的时间,如何占用更少的内存去完成相
❤️❤️下面求斐波那契数列的算法效率高还是不高?为什么?该如何衡量一个算法的效率呢?
学习数据结构,那必须得先介绍时间复杂度与空间复杂度,而且在很多时候出现在校招的笔试之中。 很多公司对代码能力的要求提高了,大厂笔试中几乎全是算法题而且难度大,中小厂笔试中也会有算法题。算法不仅笔试中考察,而面试中面试官基本都会让现场写代码。而算法能力短期内无法快速提高了,至少需要持续半年以上算法训练积累,否则真正校招时笔试会很艰难,因此算法要早早准备。
我们已经知道算法是具有有限步骤的过程,其最终的目的是为了解决问题,而根据我们的经验,同一个问题的解决方法通常并非唯一。这就产生一个有趣的问题:如何对比用于解决同一问题的不同算法?为了以合理的方式提高程序效率,我们应该知道如何准确评估一个算法的性能。 通过本节学习,应掌握以下内容:
二分法查找 猜数字游戏 0-1000猜数字游戏: 普通查找:100,99,98,…,1,需要100步 二分法查找:100--->50--->25--->13--->7--->4--->2--->1,每次猜测中间的数字(假设猜测数字是1),将余下的数字排除一半。需要7步 n个元素组成的列表,最多需要走log_2{n}步。普通查找n步 attention:二分法查找仅对有序列表有用 思想 折半查找,比较次数少,速度快,只能作用于有序数组和顺序表,当查找范围内只有一个数据的时候,结束查找。
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。
⒉其次能够使用一种语言熟练的实现这些数据结构。一般在项目开发当中,我们是不需要自己实现数据结构的、一般成熟的面向对象都有自己的数据结构库、如C++的STL(C++算法当中的库),Java的集合类。但是造轮子是一个深度的学习过程,经过这样的学习,你对数据结构的理解就脱胎换骨了,能够更加高效的使用他们。其次技术进阶的一个必经之路就是学习开源的项目,很多的开源项目都用了很多的数据结构,数据结构不扎实的话就相当于技术进阶的拦路虎。
1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述: 算法思想:分而治之+Hash 1.IP地址
1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP。同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求。 或者如下阐述: 算法思想:分而治之+Hash 1.IP地址
如C语言的qsort()、Java的Collections.sort(),这些排序函数如何实现?
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