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算法时间复杂度在线播放_算法时间复杂度和空间复杂度(2024年12月免费观看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-02

算法时间复杂度

𐟔妜‰限差分法与排序算法的奥秘𐟔劰Ÿ” 有限差分法：利用数值近似来求解偏微分方程，如热方程。它分为显式、隐式和Crank-Nicolson三种方法。 𐟓Š 中心极限定理：当样本数量足够大时，样本均值的分布近似于正态分布。 𐟕’ 排序算法的时间复杂度：快速排序的时间复杂度为O(NlogN)，而快速选择的时间复杂度为O(N)。 𐟒𛠌eetcode 378题：在矩阵中找到第k大的元素。 𐟌𒠈eap常用函数：heapq模块中的heapify函数用于构造堆，heappop用于弹出堆顶元素，heappush用于向堆中添加元素，其时间复杂度为O(logN)。 𐟓 需要记忆的要点： 𐟔𙠳elf关键字 𐟔𙠤ef语法 𐟔𙠥†’号前后的数据结构和元素类型 𐟔𙠥悤𝕤𛎧Ÿ驘𕤸�𗥏–元素，行数和列数分别为len(matrix)和len(matrix[0]) 𐟔𙠥 †的构造，存储的是带位置信息的元组 𐟔𙠷hile循环的语法 𐟔𙠥悦žœ当前元素已经是矩阵的最右端，那么这一行已经处理完毕，需要处理下一行

欧几里得算法：快速求解最大公约数本文详细介绍了欧几里得算法的概念及其在计算最大公约数（GCD）中的应用。通过迭代和递归两种方式展示了如何在 Python 中实现欧几里得算法，并提供了具体的代码示例。文章还讨论了该算法的时间复杂度及其在处理大整数时的高效性。最后，本文还介绍了如何扩展欧几里得算法来计算多个数的最大公约数，为开发者提供了实用的参考。 𐟔 欧几里得算法的核心思想欧几里得算法是一种基于辗转相除法的迭代算法，用于计算两个整数的最大公约数。它的基本思想是用较小数去除较大数，再用出现的余数去除较小数，如此反复，直到余数为0。 𐟓 迭代实现在 Python 中，可以通过迭代方式实现欧几里得算法。具体步骤如下：初始化：设置两个待求最大公约数的整数 a 和 b。迭代过程：如果 a < b，交换 a 和 b 的值。用 b 除以 a，取余数 r。如果 r = 0，则 a 是最大公约数，结束迭代。否则，将 a 赋值为 b，b 赋值为 r，继续迭代。 𐟔„ 递归实现递归方式实现欧几里得算法同样有效。具体步骤如下：定义递归函数 gcd(a, b)：如果 a < b，交换 a 和 b 的值。如果 b = 0，返回 a 作为最大公约数。否则，调用 gcd(b, a % b)。 ⏰ 时间复杂度分析欧几里得算法的时间复杂度为 O(log min(a, b))，其中 a 和 b 是待求最大公约数的两个整数。这使得它在处理大整数时非常高效。 𐟓ˆ 扩展应用：多个数的最大公约数欧几里德算法不仅适用于两个数的最大公约数计算，还可以扩展到多个数的最大公约数计算。通过将多个数两两求最大公约数，最终可以得到所有数的最大公约数。通过以上介绍，你可以快速掌握欧几里得算法，并在实际开发中灵活应用它来求解最大公约数问题。

算法效率揭秘：复杂度解析在探索算法的奥秘中，我们不得不提到两个至关重要的概念：时间复杂度和空间复杂度。𐟕’➡️𐟓 这两个维度构成了算法效率的基石，是衡量算法优劣的关键指标。 1️⃣ 时间复杂度：这指的是算法运行所需的时间长短。一个高效的时间复杂度意味着算法能在短时间内完成任务，从而提高整体效率。 2️⃣ 空间复杂度：这关系到算法占用内存空间的大小。一个优秀的空间复杂度意味着算法能够以最小的内存消耗来处理数据，这对于资源有限的系统来说至关重要。我们的目标是设计出既快速又节省空间的算法，而理解和掌握时间复杂度与空间复杂度的概念是达到这一目标的关键。𐟚€𐟒ኊ欢迎加入我们的讨论，一起探索更多关于算法复杂度的知识！如果有任何疑问或建议，欢迎随时交流。𐟌Ÿ

𐟓š数据结构知识点大揭秘𐟔 𐟎‰哈喽，小伙伴们！想要掌握数据结构的奥秘吗？这里有一份超全的知识点总结等你来拿！𐟎‰ 𐟓–数据结构，简单来说，就是数据的存储、处理方式。它涉及到数据元素、数据项、数据对象等基础概念，是编程、软件开发等领域的基石。 𐟔—逻辑结构，让我们看到数据元素之间的关系，比如线性、树形、图状结构等。而存储结构则揭示了数据在计算机中的实际存储方式，如顺序、链式、索引和哈希存储等。 ⏰算法和时间复杂度也是数据结构中的关键知识点。算法是解决问题的步骤，而时间复杂度则衡量了算法的效率。了解不同时间复杂度的特点，如O(1)、O(n)、O(log n)等，对于优化程序性能至关重要。 𐟓现在，让我们来总结一下数据结构的重要知识点： 1️⃣ 数据：计算机可处理的符号集合。 2️⃣ 数据元素：数据的基本单位。 3️⃣ 数据项：构成数据元素的最小单位。 4️⃣ 数据对象：性质相同的数据元素集合。 5️⃣ 数据结构：存在特定关系的数据元素集合。 6️⃣ 逻辑结构：揭示数据元素间的关系。 7️⃣ 存储结构：数据在计算机中的存储方式。 8️⃣ 算法：解决问题的明确步骤。 9️⃣ 时间复杂度：衡量算法效率的关键指标。 𐟎‰希望这份总结能帮到你，如果你有任何疑问或需要进一步的解释，欢迎在评论区留言哦！让我们一起探索数据结构的奇妙世界吧！𐟎‰

大家好，我是米博士，今天我们来聊聊CS261课程考试都考什么以及如何补习。 CS261课程考试涉及以下内容： 1、数据结构：链表、堆栈、队列、树等等。 2、算法：排序、搜索、图论、动态规划等基础算法。 3、复杂度分析：时间复杂度和空间复杂度的基本概念与应用。 4、编程实践：C或C++语言的实际编程能力。 𐟘…想要通过CS261考试，千万不要小看这些内容！ CS261课程考试难点： 1、复杂算法理解和实现。 2、数据结构的实际应用。 3、抽象数据类型（ADT）设计与实现。 4、编程题目的调试与优化。 5、时间和空间复杂度的深入分析。 𐟘⥯𙨿™些难点，不要怕，针对性补习来帮你！如何针对性补习CS261课程： 1、数据结构：练习各种操作和应用，特别是树和图的遍历与搜索。 2、算法：从基本的排序和搜索算法开始，逐步深入动态规划和回溯算法。 3、复杂度分析：练习对每个算法进行时间和空间复杂度的分析。 4、编程实践：多写代码，多调试，从简单开始逐步增加代码复杂度。 5、复习与总结：定期回顾知识点，做题，并且总结常见题型和考点。 𐟓š如果有疑问，欢迎随时与我交流！我们一起攻克CS261！#CS261课程# #数据结构# #算法# #编程实践# #复杂度分析# #考试技巧# #学习方法#

天津专升本天软数据结构教材推荐 𐟓š 强烈推荐给准备考天津专升本天软专业的同学们一本数据结构教材！这本书由强哥编写，比严蔚敏的教材更通俗易懂，而且采用彩色印刷，阅读体验更佳。以下是我推荐这本书的理由： 1️⃣ 教材中的例子清晰明了，即使是零基础的学生也能轻松理解。 2️⃣ 教材体系成熟，强哥在计算机数据结构领域有5～6年的经验，分享了大量的做题技巧和经验，其中最常见的画图法非常实用。 3️⃣ 每章都配有章节测试，帮助同学们进行模拟练习。 4️⃣ 教材最后部分提供了算法的时间复杂度和思维导图，非常人性化。 5️⃣ 2024年新版教材紧密贴合考试内容，主要讲解考试相关的知识点。 6️⃣ 强哥的内部学生就是使用的这本教材。

Google面试题：算组合数感恩节快乐！别忘了刷题哦！𐟓š 今天给大家分享一场Google的面试经历，NG三轮只放一轮。面试官是个白人，谈话中透露出对川普的不满… 题目是关于美国大选的，要求计算出获得270+选举人票，返回胜选需要的州的组合数。面试官还问了几个跟进问题：如果你返回的不是组合数，而是组合种类，应该怎么做？（因为候选人用的是动态规划而不是回溯）如果用回溯算法，时间复杂度是多少？最坏情况下需要多久才能算完？（时间而不是时间复杂度）算法算出来需要2000多年，后面还进行了辩论，为什么这个算法实际上可行。

串操作与KMP算法详解 𐟓Œ 串的基本概念串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，记作 S = a1a2...an（n ≥ 0）。子串是串中任意多个连续字符组成的子序列，而主串是包含子串的串。 𐟓Œ 串的存储结构顺序存储：定长顺序存储和堆分配存储。定长顺序存储预定义最大串长，每个分量存一个字符。堆分配存储则根据串长分配存储区。块链存储：每个结点存多个字符，存储密度低，但操作更灵活。 𐟓Œ 串的基本操作求子串：从主串中提取出指定位置的子串。串的比较：比较两个串的大小。串在主串中的位置：查找子串在主串中的位置。 𐟓Œ 朴素模式匹配算法简单匹配：逐个字符比较，时间复杂度为 O(mn)。 KMP算法：利用next数组进行匹配，时间复杂度为 O(m + n)。 𐟓Œ KMP算法详解求next数组：根据模式串T，求出next数组。匹配过程：利用next数组进行匹配，主串指针不回溯。第一个字符不匹配时，只能匹配下一个子串。 next[0] = 0，next[1] = -1。 𐟓Œ 代码实现求子串：检查子串范围是否越界，然后逐个复制字符到新串中。串的比较：逐个字符比较，若所有字符相同则比较长度。串在主串中的位置：利用next数组进行匹配，返回子串位置或0。 𐟓Œ 时间复杂度求next数组：时间复杂度为 O(m)。模式匹配过程：时间复杂度为 O(n)。 KMP最坏时间复杂度：O(m + n)。

三三制证明P≠NP：旅行商问题的复杂度旅行商问题（TSP）是一个经典的组合优化问题，其目标是找到访问一组城市并返回原点的最短路径。这个问题在计算机科学中具有重要的地位，因为它涉及到许多实际问题的建模。 𐟔 复杂度的比较首先，我们注意到，随机生成的9个点的旅行商问题比特殊构造的3组9个点的问题要复杂得多。特殊构造的3组9个点的情况可以通过证明其复杂度是指数级的来支持这一点。具体来说，这种特殊构造的复杂度可以表示为O(1)+O(6^(n/3))，其中n是点的数量。由于指数级增长的速度远快于多项式增长，因此可以推断出，随机生成的n个点的复杂度也必然是指数级的。 𐟚력䚩ṥ𜏦—𖩗𔥤杂度的不可能接下来，我们考虑特殊构造的3组9个点的情况，其中每组3个点，且组与组之间的距离远大于组内点与点之间的距离。假设存在一个多项式时间复杂度的算法来解决这个问题，记为O(n^k)，其中k是一个常数。对于9个点的情况，这个算法的时间复杂度将是9^k。然而，已知最快的指数级算法的时间复杂度是(3!)^3=216。如果k≥log216/log9，那么复杂度增长过快，没有实际意义。因此，k只能取1或2。由于排序算法的复杂度已经是n^2，这表明不存在多项式时间复杂度的解。 𐟓š 总结通过上述分析，我们可以得出结论：旅行商问题的复杂度是指数级的，这证明了P≠NP。这不仅是理论上的证明，也为我们理解计算机科学中的许多实际问题提供了重要的启示。

电子书 Principles of Algorithmic Problem Solving《算法问题解决原理》是一本深入探讨算法问题解决方法的书籍，涵盖了从基础算法、C++ 编程、数据结构到高级算法设计技巧等多个领域。 pdf下载： www.csc.kth.se/~jsannemo/slask/main.pdf 这是一本探讨算法问题解决方法的书籍。书籍分为两个主要部分：基础和高级内容。基础部分包括算法和问题的介绍、C++ 编程语言的基础、程序设计技巧、以及基本的数据结构和算法设计范式，如贪心、动态规划、分治和回溯算法。高级内容部分则涵盖了更复杂的数据结构和算法，如图算法、最大流问题、字符串处理算法、组合数学、数论以及竞争性编程策略。书中还包含了离散数学的背景知识，以及如何使用在线评测系统 Kattis 来练习和提高算法能力。此外，书籍还强调了算法正确性的证明，以及算法效率的分析，特别是在时间复杂性方面。

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从上述可以看到，随着问题规模 n 的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低，由小到大排序如下：
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一文弄懂算法的时间和空间复杂度分析_强化学习时间复杂度-CSDN博客
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