算法的复杂性分析 0、 算法评价的基本原则 1、影响程序运行时间的因素 2、算法复杂度 2.1 算法的时间复杂度 2.2 渐进表示法 3、总结 4、参考 ---- ---- 0、 算法评价的基本原则...通常一个好的算法应该应考虑达到以下目标。 1.正确性（correctness） 一个好的算法的前提就是算法的正确性。不正确的算法没有任何意义。...对于规模较大的程序，算法的效率问题是算法设计必须面对的一个关键问题，目标是设计复杂性尽可能低的算法。...2.1 算法的时间复杂度 算法的时间复杂度指算法运行所需时间，也指执行算法所需要的计算工作量。...算法复杂性在渐近意义下的记号有：O、Ω、Θ等，分别表达运行时间的上界、运行时间的下界、运行时间的准确界等 2.2.1 运行时间的上界 设函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数，如果存在正整数
1.1 打开算法之门 瑞士著名的科学家N.Wirth教授曾提出：数据结构+算法=程序。 数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂。 在我们的生活中，算法无处不在。...1.2 妙不可言——算法复杂性 我们首先看一道某跨国公司的招聘试题。 写一个算法，求下面序列之和： −1，1，−1，1，…，(−1)n 当你看到这个题目时，你会怎么想？for语句？while循环？...算法1-2的确算得挺快的，但如何知道我写的算法好不好呢？ “好”算法的标准如下。...（4）高效性：高效性是指算法运行效率高，即算法运行所消耗的时间短。算法时间复杂度就是算法运行需要的时间。...时间复杂度：算法运行需要的时间，一般将算法的执行次数作为时间复杂度的度量标准。 看算法1-3，并分析算法的时间复杂度。
文章目录 算法知识点 算法的特征 算法题目描述 做题思路 for循环解决 归纳法解决 算法复杂度的计算 时间复杂度的计算 空间复杂度的计算 常数变量复杂度 递归空间复杂度 14天阅读挑战赛...算法知识点 算法的特征 （1）有穷性：算法是由若干条指令组成的有穷序列，总是在执行若干次后结束，不可能永不停止。 （2）确定性：每条语句都有确定的含义，无歧义。...但是考察一个算法时，通常考察最坏的情况，最坏的情况对衡量算法好坏具有实际意义 空间复杂度的计算 算法占用的空间大小。 空间复杂度的本意指的是算法在运行过程中，占用了多少存储空间。...算法占用的存储空间包括： （1）输入、输出数据 （2）算法本身 （3）额外需要的辅助空间 输入输出占用的空间是必须的，算法本身占用的空间可以通过精简算法来缩减，但缩减的量是很小的，可以忽略不计。...算法在运行时候，所使用的辅助变量占用空间，才是衡量算法复杂度的关键因素。
这就要学习算法的复杂度模型 算法的复杂度模型 复杂性的问题规模N，输入I和算法A的函数 T=T(N，I,A) 问题规模N没有明确的单位。...算法复杂性模型 复杂性是问题规模N,输入I,和算法A的函数 T=T(N,I,A) 问题规模N没有明确的单位 T也没有明确的单位 一个输入I对应一个问题实例 对特定的算法我们可以把A省略，得到T...最常用的是最坏情况时间复杂性 计算时间复杂度的例子 ?...复杂性的渐进形态 ?...以上就是对算法复杂性计算的一些略微的总结，在后续学习过程中我会不断完善，欢迎大家关注我和我一同学习，一同进步
day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|函数特性与图形 day4.数学之美|斐波那契数列 day5.算法实践|贪心算法基础 day6.算法实践|最优装载 day7.算法实践...数据结构+算法=程序 算法是对特定问题求解步骤的一种描述。 以下是整理的章节的思维导图： 一、算法特性 算法的五个基本特性分别是：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。...二、什么是好的算法 一张图表示好的算法应该具备的特性： tip：保持独立思考，不断向自己提问，书中是5种特性，但是个人认为作者把系统或者算法的稳定性（鲁棒性）和与用户的交互的错误提示给搞混了，因此我在自己的笔记中...图形识别算法中，对抗性扰动的算法和训练，就是算法的鲁棒性应用。 还有在实际应用的过程中， 比如运行实例的重启，加最大计算数量限制强行停止，超过等待时间中断等算法就是为此而诞生的。...，程序的算法也是一个重要的指标，需要对其有足够的认识， 3.1 算法的时间性能分析 (1)算法耗费的时间和语句频度 一个算法所耗费的时间=算法中每条语句的执行时间之和。
【算法分析】算法复杂性分析详解+范例+习题解答 1.算法复杂性分析 1.1复杂性符号 1.2 算法中的控制结构 1.3时间复杂度 1.4主定理 2.范例 3.习题 4.书后习题 1.算法复杂性分析 1.1...复杂性符号 1.2 算法中的控制结构 算法中的控制结构指的是各操作之间的执行次序。...基本控制结构包括 顺序结构、选择结构、循环结构 1.3时间复杂度 1.4主定理 ABCD 对于函数T(n)=a·T(n/b) +f(n)，不一定可以利用主定理求出T(n)的准确阶 2.范例
文章目录 一、时间复杂度时间单位 二、算法分析 三、算法复杂性分析 一、时间复杂度时间单位 ---- 图灵机计算时间 是根据 步数 进行定义的 , 图灵机走 1 步 , 时间加一 , 每一步的时间可能不一致..., 所需要的 步数的最大值 ; 步数的最大值就是最坏情况下走的最多的步数 ; 二、算法分析 ---- 给定语言 : \rm A = \{ 0^k1^k : k \geq 0 \} 构造图灵机 \rm..., 否则进入拒绝状态 ; \rm M_1 图灵机算法设计如下 : 算法的描述是双引号 “” 中的内容 , 这是操作意义上的图灵机 , 只描述图灵机读头操作 , 没有必要将图灵机指令整体设计出来 ;..., 进入拒绝状态 ; 如果最后带子上只剩下空白字符 , 说明两个数字个数相等 , 进入接受状态 ; " 三、算法复杂性分析 ---- 现在讨论上述算法的复杂性 , 假设给定字符串长度为 \rm n..., 那么讨论在最坏的情况下 , 所花费的时间最大值 ; 最坏的情况就是在每个步骤中 , 都达到计算的最大值 , 最坏的情况就是 0 的个数与 1 的个数一样多 , 都是 \rm \cfrac
介绍一种通过数据驱动的方法，在自定义数据集上选择最快，最准确的ANN算法 ?...人工神经网络背景 KNN是我们最常见的聚类算法，但是因为神经网络技术的发展出现了很多神经网络架构的聚类算法，例如 一种称为HNSW的ANN算法与sklearn的KNN相比，具有380倍的速度，同时提供了...Small World graphs） 一些其他算法 作为数据科学家，我我们这里将制定一个数据驱动型决策来决定那种算法适合我们的数据。...在本文中，我将演示一种数据驱动的方法，通过使用出色的an-benchmarks GitHub存储库，确定哪种ANN算法是自定义数据集的最佳选择。 ?...下图是通过使用距离度量在glove-100 数据集上运行ANN基准而得到的图形。在此数据集上，scann算法在任何给定的Recall中具有最高的每秒查询数，因此在该数据集上具有最佳的算法。 ?
文章目录 算法复杂性分析的基本概念 时间复杂度 空间复杂度 常见的算法设计策略 1. 分治法 2. 贪心法 3. 动态规划 算法设计的实际应用 1. 网络路由 2. 图像处理 3....在本文中，我们将深入探讨算法复杂性分析的基本概念和一些常见的算法设计策略，包括分治法、贪心法和动态规划。...算法复杂性分析的基本概念 在深入研究算法设计策略之前，让我们首先了解一些关于算法复杂性分析的基本概念。这些概念帮助我们衡量算法在不同问题规模下的性能。...网络路由 在计算机网络中，路由器使用算法来确定数据包的最佳路径，以便在网络中传输。Dijkstra算法和Bellman-Ford算法是常用于路由的算法。 2....希望本文能够帮助您在算法设计和复杂性分析方面迈出坚实的第一步。 结尾
本文会为你介绍6种不同的无损数据压缩算法，以及4种基于深度学习的图像/视频压缩算法。 6款无损数据压缩算法 无损压缩算法通常被用于归档或其他高保真目的。...这些算法能够让你在确保文件可被完整恢复的同时减少文件大小。有很多种无损压缩算法供你选择。下面介绍6种常用的算法。 1. LZ77 LZ77算法发布于1977年。...4种基于深度学习的图像/视频压缩算法 除了上面介绍的静态压缩算法，还有基于深度学习的压缩算法可供选择。 1....首个基于MLP的算法于1988年被提出，目前已经被应用到： 二进制编码——标准的双符号编码 量化——限制从连续集到离散集的输入 特定领域内的转换——像素级的数据变更 MLP算法利用分解神经网络上一步的输出来确定最佳的二进制码组合...总结 压缩算法能够帮助你优化文件大小。不同的算法有不同的结果。本文简述了6种静态的无损压缩算法以及4种基于深度学习的压缩算法。
2e 中译本 第二十一章：算法分析》 算法分析 (Analysis of algorithms) 是计算机科学的一个分支， 着重研究算法的性能， 特别是它们的运行时间和资源开销。...算法分析的目的是在不同算法间进行有意义的比较， 但是有一些问题： 算法的相对性能依赖于硬件的特性，因此一个算法可能在机器A上比较快， 另一个算法则在机器B上比较快。...即使算法 A 的运行时间为 n+1000000 ，对于足够大的 n ，它仍然比算法 B 好。...相同增长级别的两个算法之间的不同通常是一个常数因子，但是一个好算法和一个坏算法之间的不同是无限的！...最差的排序算法是哪一个（有名称的）？ C 语言使用哪种排序算法？Python使用哪种排序算法？这些算法稳定吗？你可能需要谷歌一下，才能找到这些答案。
关于首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法，先看一下百度百科的解释，已经说出了三者的最大区别。...首次适应算法（first-fit）： 从空闲分区表的第一个表目起查找该表，把最先能够满足要求的空闲区分配给作业，这种方法的目的在于减少查找时间。...最佳适应算法（best-fit）：从全部空闲区中找出能满足作业要求的，且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法（worst-fit）：它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区，从而使链表中的节点大小趋于均匀。...426k的空闲区； 未找到，此作业将等待释放空间 最佳适应算法： 为212k分配空间： 找到第一个跟212k大小最接近的空闲区 找到第四个空闲区300
一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。 所谓复杂性，就是任何使得软件难于理解和修改的因素。...复杂性的来源主要有两个：代码的含义模糊和互相依赖。 Complexity is caused by obscurity and dependencies. 模糊指的是，代码里面的重要信息，看不出来。...二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。...这也导致了复杂性，用户必须面对所有的 Exception。"反正我告诉你出错了，怎么解决是你的事。" 正确的做法是，除了那些必须告诉用户的错误，其他错误尽量在软件内部处理掉，不要抛出。
i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。...设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。 注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。...执行实际上会陷入死循环；我对于数组遍历的舒适区是用for循环，但是实际上for语句和while语句都是有各自的适用的地方，而且可以相互转换。...节约了内存 显得更加漂亮一些 连续的单调增 单调减 如果成立 i++；来进行遍历 这是这个算法的精髓
但是，我还可以告诉你，人们并不认为Kubernetes有助于解决2020年面临的核心问题——云复杂性。 云复杂性有两个主要成因： 首先，人们在选择云平台时过度使用异构性。...云复杂性也同样有两种解决方案： 首先是抽象。使用具有共同特征的抽象层可以使你不必直接处理云原生工具和接口的复杂性。 第二，自动化。自动化接口的使用可以使操作更轻松，因此不再那么复杂。...Kubernetes生态系统(包括最近发布的Anthos)的本质就是抽象容器内的应用程序和数据。其真正的价值就在于以高度可扩展的方式将这些容器自动化，同时降低复杂性。...我担心的是，必须处理复杂性的人不了解自动化或不了解Kubernetes如何解决这些问题。...如果你正在处理云复杂性，那么你必须关注自动化的价值，特别是新兴的支持技术，如Kubernetes。
考虑到我们大脑的工作方式，以下是一些解决复杂性能问题的方案。...Kerry Osborne 在 P99 CONF 2023 上的演讲，“如何提高解决复杂性能问题的能力”，即使在几个月后仍然受到广泛关注。...这次演讲，“如何提高解决复杂性能问题的能力：第二部分”，将重点介绍我们可以做些什么来提高解决问题的能力，包括一个几乎万无一失的方法来获得成功的结果。”...直觉是我们的大脑在没有积极努力地思考某事时的模式。它是自动的。分析是我们实际努力工作并以专注的方式在我们的大脑中勤奋工作时的模式。...航空公司飞行员在紧急情况下也有一个记录在案的清单，他们会按照这个清单进行操作；这基于相同的方法。 建议 在我看来，这种结合的方法通常能为经验丰富的人带来最佳效果，尤其是在紧急情况下。
下面我就根据演讲视频和网上的书评，做一下笔记。 一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为，软件设计的最大目标，就是降低复杂性（complexity）。...所谓复杂性，就是任何使得软件难于理解和修改的因素。...复杂性的来源主要有两个：代码的含义模糊和互相依赖。 Complexity is caused by obscurity and dependencies....二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法，就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块，不与其他模块互动，就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候，修改的代码越少，软件的复杂性越低。
它对容器（container）、迭代器（iterator）、算法（algorithm）以及函数对象（function objects）的规约有极佳的紧密配合与协调。...有兴趣的读者可以光临Bjarne Stroustrup教授的主页，了解一下C++语言在业界创造的辉煌战绩。 4.如何应对C++的复杂性 尽管C++的复杂性有其产生的深刻背景，但复杂性确实是个问题。...在实践上最突出的表现就是开发效率的降低，毕竟简单易用的工具能带来生产率的提高。但是C++的复杂性导致了开发效率的降低只是一种表象，它是没有对复杂性进行有效控制而产生的后果。...换句话说，问题不在于C++的复杂性，而在于使用C++的人有没有有效控制这种复杂性。 那么，如何应对C++的复杂性，下面给出几点建议。...总之，正确使用C++所应遵循的原则是：了解C++的高级特性，用简单的方法解决简单的问题，用简单的形式解决复杂的问题，即将复杂的解决方案包装在简单的形式之下，重用前人的劳动成果，遵循最佳的实践。
排列组合算法在监控软件中可能用于处理一些组合与排列问题，例如处理多个元素的组合方式或排列顺序。它在一些特定场景下具有一定的优势和适用性，但也要注意其复杂性。...排列组合算法在监控软件中的复杂性主要体现在以下方面：计算复杂度：排列组合算法的计算复杂度通常随着监控指标数量的增加而增加。当监控指标较多时，可能需要耗费大量计算资源，因此在设计算法时需要考虑计算效率。...数据处理难度：处理大规模监控数据的排列组合可能导致数据量庞大，增加数据处理的难度。在实际应用中，可能需要采用合理的数据压缩、筛选和存储方法，以降低数据处理的复杂性。...通过发现多个指标之间的关联，可以更准确地判断系统的异常行为。性能优化：监控软件可以使用排列组合算法来优化系统性能。通过测试不同指标的不同组合，可以找到最佳的配置和参数组合，以提高系统的性能和稳定性。...在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的算法和工具，以达到最佳的监控效果。
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