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时间复杂度怎么算新上映_归并排序的时间复杂度怎么算(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

时间复杂度怎么算

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。

Mamba模型在时序预测中的卓越表现 𐟌Ÿ𐟌Ÿ𐟌Ÿ Mamba模型在性能和效率方面的优异表现已经引起了广泛关注。最近，越来越多的研究开始探索Mamba在时间序列预测中的潜在应用。 𐟕’𐟓ˆ 在时间序列预测中，数据的长期依赖性是一个关键挑战。与Transformer等模型相比，Mamba在训练和推理阶段的时间复杂度随序列长度线性增长，显著提升了运算效率。同时，Mamba的简洁架构去除了传统的注意力和MLP模块，提供了更好的可扩展性和性能。 𐟓Š𐟔 例如，SiMBA等基于Mamba的时间序列预测实践案例证明了这种方法的有效性。它不仅实现了最新的研究水平（SOTA），还保持了较低的计算开销。 𐟓š𐟔‘ 为了帮助大家更好地理解Mamba在时间序列预测方面的最新进展，我们整理了2024年新发表的11篇高质量工作，并提炼了其中可参考的创新点，附上了开源代码。

LeetCode难题：频数统计今天我们来挑战一道 LeetCode 的难题，题目提示数据范围为 2 <= nums.length <= 10^5，这意味着我们需要考虑 O(n) 或 O(n log n) 的解法。𐟚€ 𐟒ᠦ 𘥿ƒ思路：我们首先需要两个哈希表： frequency[num] 用于存储每个数字出现的频率。 count[num] 用于记录该频率的出现次数。通过频率差异来判断是否可以达到解题条件：如果频率只有两种，且高频率值只出现一次，可以通过删除高频项来满足条件。如果所有数字的频率都相同，也可以直接输出。 𐟔砦š𔥊›解法优化：通过减少重复计算频率与次数，保持较优的时间复杂度，避免超时问题。 𐟑‰ 具体的代码和解法实现详见图示，欢迎大家点赞收藏+留言讨论，持续分享更多 LeetCode 难题攻略！❤️

ICS4U课程难点全解析，家长必看！ ICS4U是OSSD体系中计算机科学的核心课程，专为对计算机编程充满热情的学生设计。𐟓š 以下是学习ICS4U的学生家长需要了解的一些课程难点： 1️⃣ 编程基础：对于没有编程经验的学生来说，掌握编程语言（如Java或Python）是一个挑战。需要理解语法结构，并能够实际编写代码来解决这个问题。 2️⃣ 算法设计与分析：学生需要理解排序、搜索等基本算法概念，并能够设计和实现这些算法。算法分析包括计算时间复杂性和空间复杂性。 3️⃣ 数据结构：理解和使用不同的数据结构（如数组、链表、树、图等）是课程的关键部分。学生需要掌握每个数据结构的优缺点及其应用场景。 4️⃣ 面向对象编程： ICS4U强调面向对象的编程（OOP）。对于初学者来说，概念如类、对象、继承、多态等可能比较抽象，需要时间去理解和应用。 5️⃣ 项目实践：课程通常包括项目作业，要求学生将所学知识应用于解决实际问题。这测试了学生的编程技能、项目管理、团队合作和文档编写能力。 ✍️其他OSSD课程：英语: ENG1D, ENG2D, ENG3U, ENG4U 数学：MDM4U, MCV4U, MHF4U 化学: SCH3U, SCH4U 物理: SPH3U, SPH4U 地球与空间科学：SES3U, SES4U 地理: CGC1D, CGC1P, CGC2D, CGG3O, CGG4U 历史: CHW3M, CHY4U 世界议题: CGW4U 心理学: HSP3M, HSP4U 想要了解更多信息，欢迎继续探索！

ChatGPT中文版为何无需翻墙？ 𐟤– ChatGPT 4.0 是什么？ ChatGPT 4.0 是由 OpenAI 开发的一种自然语言生成模型，它利用先进的人工智能技术，能够进行智能回答、创意写作、情感交流等多种任务。无论你是需要一个聊天伙伴，还是想要一个创作灵感的源泉，ChatGPT 4.0 都能满足你的需求。 𐟌 为什么ChatGPT中文版不需要翻墙？在中国，使用ChatGPT中文版是合法合规的，因为所有不符合国内法律法规的“敏感词汇”已经被过滤掉。因此，你可以放心地使用ChatGPT中文版，享受它带来的便利和乐趣。 𐟓‹ ChatGPT能做的49件事聊天机器人问答关键字提取产品取名广告设计文本情绪分析程序语言转换程序命令生成句子简化生成SOL语句程序文档生成 Stripe国际Pl生成颜色生成修复代码Bug 代码压缩结构化生成段落创作语言聊天机器人人称转换语法纠正故事创作三清单制作头脑风暴生成openAi的代码摘要说明航空代码抽取 ESRB文本分类文语言翻译好友聊天抽取联系信息点评生成 SQL语句生成美食制作文字转表情符号信息分类摆烂聊天面试程序代码翻译提纲生成 Python代码解释知识学习时间复杂度计算 AI聊天代码解释(3E分解步) 高级情绪评分表格填充数据问题解决高级情绪评分

𐟓ˆ 股价最大和问题与符号变换技巧 𐟓Š 1. 𐟔 股价最大和问题：给定一个长度为n的数组，表示n个月的股价，找出连续k个月且每个数值各不相同的区间，并计算这些区间的和，找到最大和。例如，给定数组{1,2,3,4}和k=2，连续区间(1,2)、(2,3)和(3,4)的最大和为7。 𐟓Š 符号变换技巧：给定一个整数数组，全都是正整数，通过改变几个数字的符号，使得这个数组的累计数仍为正数。例如，输入[5,3,1,2]，答案为2，因为可以通过改变符号得到[5,-3,-1,2]，其累计数组为[5,2,1,3]，所有区间都为正数。 𐟒ᠦœ€大堆解决法：时间复杂度为O(NlogN)，先将当前元素设为负值，然后用前面最大的值加回来使其成为正值。例如，对于输入[5,3,1,2]，可以先将其变为[5,-3,-1,2]，然后通过最大堆找到最大的正值区间。 𐟓 遍历计算法：时间复杂度为O(N)，遍历每个符合条件的区间并计算其和，记录下最大的和。例如，对于输入[5,3,1,2]，可以遍历所有长度为2的连续区间，找到最大和为7的区间。 𐟔砥…𗤽“步骤：对于股价最大和问题，先确定k的值，然后遍历数组找到所有符合条件的连续区间。对于符号变换技巧，先将当前元素设为负值，然后通过最大堆找到最大的正值区间。通过这些方法，可以有效地解决给定的问题。

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。

408王道模拟题（二）总结经过第一套题的磨练，现在我已经能够心平气和地完成第二套题了𐟤㣀‚选择题还算可以，虽然错了十个，但对我来说已经不算多了，救命𐟥𙣀‚ 第41题很简单，但问题出得有点多。第42题我只想到了暴力解法，计算每个数组元素作为起始的情况，如果和变大就更新max的值，时间复杂度为O(n^2)。第43和44题依然是计组部分，出得有点奇怪，随便做做就行了，不用太纠结。第45题考察了吸烟者算法，说实话之前没怎么注意这个知识点，也算是提醒自己需要再复习一下。第46和47题还算正常。总的来说，感觉大题比第一套好一些，计组部分还是出得有点鬼迷日眼𐟤룀‚

𐟔 Leetcode高频二分搜索法 𐟚€ 𐟓š 二分搜索法是一种在递增数列中快速查找特定元素的算法。它的基本思想是通过不断缩小搜索范围来快速定位目标。 𐟔砥Ÿ𚧡€方法：编写一个while循环，其中包含left和right两个指针。在每一层循环中，计算中间元素mid，并将其与目标值target进行比较。根据比较结果，更新left或right指针的位置。循环条件为left<=right，确保搜索范围不断缩小。 ⚠️ 注意事项：二分搜索法仅适用于递增数列。时间复杂度为O(logN)，效率较高。 𐟓 题目示例：题目33：通过二分搜索法找到旋转索引，然后根据索引和数组第一个元素的情况进行比较，再进行二分搜索。题目33的另一种方法：一次二分搜索，找到单调递增的那一半，如在左边，如果目标值落在那一半，则移动right指针，直到找到答案。 𐟎€š过这两种方法，可以更高效地解决Leetcode中的二分搜索相关题目。

陆地统计：DFS+BFS 题目描述：给你一个 m * n 的二维矩阵，1代表陆地，0代表水。你需要统计陆地的数量，连在一起的1算作一个陆地。方法一：DFS 𐟌𓊦€路：从任意一个陆地（1）开始，检查四周。如果周围有连在一起的陆地，继续向下一个陆地移动，并将当前陆地标记为水（0）。当一个陆地（1）的四周（除了来时的陆地）都是水（0）时，停止搜索，并记录当前连在一起的陆地数量。如果走到矩阵的边缘，也可以停下来不找了。当所有矩阵元素都被访问完时，返回统计的陆地数量。时间复杂度：O(MN)：需要遍历整个矩阵。空间复杂度：O(MN)：DFS的深度可能达到整个矩阵的大小。方法二：BFS 𐟚€ 思路：从任意一个陆地（1）开始，将其放入队列中。从队列中弹出一个陆地，检查其四周，如果有邻居是陆地，将其放入队列中，并将邻居标记为水（0）。当所有邻居都被访问过时，转向下一个未连接的岛屿。时间复杂度：O(MN)：需要遍历整个矩阵。空间复杂度：O(min(M, N))：最坏情况下，一个陆地一侧都是陆地。总结：两种方法虽然代码量不同，但思路基本一致。关键在于理解和掌握DFS和BFS的基本原理。希望这篇文章能帮助你更好地理解如何解决这类问题。

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