开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

算法的运行时间Hackkerrank插入排序问题

算法的运行时间是指算法执行所需的时间。在计算机科学中，我们通常使用大O符号来表示算法的运行时间复杂度。插入排序是一种简单且常用的排序算法，其运行时间取决于输入数据的规模。

插入排序的基本思想是将数组分为已排序和未排序两部分，每次从未排序部分选择一个元素插入到已排序部分的正确位置。具体步骤如下：

从第二个元素开始，将其与前面的元素比较，如果比前面的元素小，则交换位置，直到找到合适的位置插入。
重复上述步骤，直到所有元素都被插入到正确的位置。

插入排序的时间复杂度为O(n^2)，其中n是输入数据的规模。在最坏情况下，即输入数据已经按照逆序排列，每个元素都需要与前面的所有元素进行比较和交换，因此时间复杂度达到最大值。在最好情况下，即输入数据已经按照升序排列，每个元素只需要与前面的一个元素比较，不需要交换位置，时间复杂度为O(n)。

插入排序适用于小规模的数据排序，对于大规模数据排序来说，其时间复杂度较高，不如其他高效的排序算法。但是插入排序具有稳定性，即相等元素的相对顺序不会改变，且空间复杂度较低，只需要常数级别的额外空间。

腾讯云提供了多种云计算相关产品，如云服务器、云数据库、云存储等，可以满足不同场景下的需求。具体推荐的产品和介绍链接如下：

云服务器（CVM）：提供弹性计算能力，支持多种操作系统和应用场景。了解更多：https://cloud.tencent.com/product/cvm
云数据库 MySQL 版（CDB）：提供高可用、可扩展的数据库服务，适用于各种应用场景。了解更多：https://cloud.tencent.com/product/cdb
云对象存储（COS）：提供安全、可靠的对象存储服务，适用于大规模数据存储和文件共享。了解更多：https://cloud.tencent.com/product/cos

以上是腾讯云的部分产品，更多产品和服务可以在腾讯云官网上查看。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

【说站】python插入排序的运行过程

python插入排序的运行过程为了保证插入后数据仍然有序，需要确定插入数据的位置。 1、将待排序的数据分为两个区间。有序区间和无序区间。...初始有序区间只包含一个元素，即数组的第一个元素，其他的是无序区间。 2、依次从无序区间中选择一个元素，在有序区间中找到合适的插入位置插入，确保排序区间的数据始终有序。 3、重复这个过程。...直到无序区间的元素为空，算法结束。...无优化版 ''' count=0 #统计循环次数 length = len(data_list) for i in range(1,length ): #默认第一个位置的元素是已排序区间...j] = tmp #插入操作 print(data_list) print(f"总循环次数为 {count}") return data_list 以上就是python插入排序的运行过程

2523 0

长时间运行后无法创建session的问题

陆续收到过不少例汇报无法创建session的故障报告，错误消息类似于： Unable to add session into the cache because the number of active...如果你也看到类似的错误，很可能是遇到了这个问题。...发生条件运行4.2系列版本4.2.0～4.2.5；分片环境且有2个或更多分片；累计创建过100万隐式会话（implicit session）；现象无法执行新的操作；如果重启mongos会无法启动...下载地址： https://www.mongodb.com/download-center/community 临时解决强制重新选举config主节点；设置更大的maxSessions参数。

1.9K1 0

算法复习 : 插入排序原理，记忆，时间复杂度 (7行java实现)

最近啃了一遍吴伟民老师的《数据结构》，记录一些心得。一种简洁的插入排序 : 　　1.重要概念 : 哨兵 ? 　　...以上就是我们的直接插入排序，可能有人会问 j - 1 的位置会不会越界，看代码会发现 i 从 1 开始，而 j 从 i + 1开始，也就是至少 2 开始，而 j 每减一次 1 ，总是要和 arr[0...分析一下时间复杂度 : 最坏情况下 : 所有元素逆序假如我们有 n 个元素(不算哨兵)，问题规模为n，那么我们的外层循环下标会从 1 遍历到 n - 1， ?...[(n+2)(n - 1) + (n + 4)(n - 1)] / 2 (通过等差数列 S = n * (a1 + an) / 2得出) 如果n 无穷大，最终会趋向于 n ^ 2, 所以最坏情况下直接插入排序时间复杂度是...n^2 虽然是指数级的算法，但是他却为我们更有效的算法： Shell (希尔)排序奠定了基础。

4834 0

【说站】python插入排序的性能问题

python插入排序的性能问题 1、空间复杂度是O(1)，是原地排序算法。除了运行时需要临时变量存储交换的数据和下标外，不需要额外的存储空间。...2、稳定性，对于值相同的元素，选择将后面出现的元素插入前面出现的元素后面。这样可以保证原来的前后顺序不变，所以是一种稳定的排序算法。 3、时间复杂度，最好的时间复杂度是O(n)。...如果数据是倒序的，每次都相当于在数据的第一位插入新数据，所以需要移动大量的数据，最坏的时间复杂度是O(n^2)。...平常时间复杂度，由于数据中插入元素的平均时间复杂度为O(n)，所以对于插入排序，每次插入操作都相当于在数组中插入一个数据，循环执行n次插入操作，所以平均时间复杂度为O(n^2)。...以上就是python插入排序的性能问题，希望对大家有所帮助。

3252 0

重叠时间段问题优化算法详解

分析这是一个典型的重叠时间段的统计问题。具体来说，该需求可以细分为这样几个需要解决的问题：一个房间内同一用户的重叠时间段合并。拆分起止时间段跨天的时段。取得活跃的时段。...（1）一个房间内同一用户的重叠时段问题理论上同一用户进出房间的时间段是不存在重叠的。...最小范围算法（表连接）该算法步骤如下：（1）将进出同一房间的所有时间点（不分用户）统一排序。...最小范围算法获取活跃时段的逻辑没问题，但在第（3）步骤中需要表关联，当数据量很大时，这步需要花费非常多的时间，因为要扫描大量数据行。...该算法的核心思想是：将所有的进出时间点统一排序，同时记录每个时间点的进出用户数。

5.7K4 0

Golang语言--计算运行的时间

函数time.Since() 计算golang运行的时间是非常有用的性能衡量指标，特别是在并发基准测试中。下面将介绍如何简单地使用Go语言来计算程序运行的时间。...简单地使用Golang的time.Since()函数即可。下面有一个完整例子展示这个用法。 ? ?

1.5K9 0

希尔排序：优化插入排序的精妙算法

排序算法在计算机科学中扮演着重要的角色，其中希尔排序（Shell Sort）是一种经典的排序算法。本文将带您深入了解希尔排序，包括其工作原理、性能分析以及如何使用 Java 进行实现。...以下是希尔排序性能的一般性分析：最坏情况时间复杂度希尔排序的最坏情况时间复杂度取决于增量序列的选择。使用希尔增量序列时，最坏情况时间复杂度为，与插入排序相同。...平均情况时间复杂度希尔排序的平均情况时间复杂度通常介于到之间，具体取决于增量序列的选择和数据分布。...："+ Arrays.toString(arr)); } } 运行结果：原始数组：[5, 7, 4, 3, 6, 2] 第1趟排序完成的数组：[3, 6, 2, 5, 7, 4] 第2趟排序完成的数组...通过深入了解希尔排序的工作原理和实现方式，您可以更好地理解排序算法的核心原理，并在需要时选择适当的排序算法以提高程序性能。希望本文帮助您更好地理解希尔排序并激发您对排序算法的兴趣。

2222 0

讨厌算法的程序员 1 | 插入排序

什么是算法在说插入排序之前，我们了解下《算法导论》对算法的从两种不同角度的定义。一般性解释：算法是定义良好的计算过程，它取一个或一组值作为输入，并产生出一个或一组值作为输出。...基于应用的解释：算法是一种工具，用来解决一个具有良好规格说明的计算问题。该问题的描述可以用通用的语言，来规定所需的输入/输出关系。...后一种解释在告诉我们，我们不必对于每个问题都去重新设计、证明和实现算法，而是有能力将实际问题转换成已知算法问题，然后选取合适的解法。而这种能力就是学习算法的目的所在。...这要求我们不仅要积累算法知识，还要在更高的抽象层次上理解算法的方法论。排序问题的形式定义排序问题是算法要解决的一个基本问题。...插入排序算法 插入排序算法，对于少量元素的排序问题，是一个有效的算法。经典应用 ? 扑克即便是玩过扑克牌的小孩子，其实都对插入排序算法了然于胸。

7317 0

讨厌算法的程序员 1 - 插入排序

什么是算法在说插入排序之前，我们了解下《算法导论》对算法的从两种不同角度的定义。一般性解释：算法是定义良好的计算过程，它取一个或一组值作为输入，并产生出一个或一组值作为输出。...基于应用的解释：算法是一种工具，用来解决一个具有良好规格说明的计算问题。该问题的描述可以用通用的语言，来规定所需的输入/输出关系。...后一种解释在告诉我们，我们不必对于每个问题都去重新设计、证明和实现算法，而是有能力将实际问题转换成已知算法问题，然后选取合适的解法。而这种能力就是学习算法的目的所在。...这要求我们不仅要积累算法知识，还要在更高的抽象层次上理解算法的方法论。排序问题的形式定义排序问题是算法要解决的一个基本问题。...插入排序算法 插入排序算法，对于少量元素的排序问题，是一个有效的算法。经典应用 ? 扑克即便是玩过扑克牌的小孩子，其实都对插入排序算法了然于胸。

6414 0

约束条件变更对算法运行时间所带来的影响

,n次请求，去获取单个资源,每个请求的开始时间是s(i),结束时间是f(i), 对于请求i和j,如果二者的区间不重合，即f(i)<=s(j) 或者 f(j)<=s(i),那么这两次请求认为是兼容的。...比如上图是3个如何才能获取请求的兼容的区间最大的个数? 可以使用贪心算法。贪心算法的大致思路是：每次获取问题的一小部分，决定对这小部分数据如何做处理，解决了这部分，再去处理其它的。...image.png 加权的区间调度 image.png 可以举出一个例子，证明使用上述贪心算法的策略不再生效 image.png 优先最先完成的贪心算法必定会选择权重为w=1的两个，但是它得到的最终权重是小于...所有子问题中加上当前问题的最大数即可： image.png 时间花销：可以看到一共有O(n)个子问题，因为选取第一个区间之后，其它的所有子问题要做一个max,需要遍历所有的情况，然后记下来，供后续使用。...总共的遍历为从1,..,n，所以时间花销为 image.png 运行时间可以优化到nlgn; 如果增加条件实在一批机器上运行，要去获取一个最大的兼容区间个数，则是一个NP-hard问题

5443 0

运行时间越长，Linux系统可用内存越小的问题分析

问题：系统运行时间越长，会出现偶发重启的现象，通过查看系统可用内存，发现非常少，几乎内存被用光了。...方法1、通过top和业务进入、退出，观察top内存情况，发现还是很稳定的。...UDISK/app/bas --config-file /mnt/UDISK/app/default.con 方法2、通过lsof |grep deleted 查看是否存在资源销毁但是进程还是占用文件句柄的情况...使用的物理空间不是磁盘，而是内存。如果往/tmp文件夹加入大量文件，也会造成系统内存不足。...系统内存被消耗光，原来跟/tmp分区使用占用过多所致，所以针对/tmp目录的空间，做了一个定时清理脚本，内存压力一下子就降下来了。

3131 0

理解插入排序，希尔排序，选择排序的算法原理

本篇我们把剩下的几种效率一般的排序算法给介绍一下，分别是插入排序，希尔排序和选择排序。 插入排序（Insert Sort） 插入排序是一种简单直观的排序算法。...，插入排序是需要n*（n-1）次比较和交换的，所以其平均的时间复杂度为О(n²),空间复杂度属于原地排序，只需要一个额外的变量，所以是O(1)，此外这种算法属于稳定性算法，不会改变相等元素的相对位置。...希尔排序（Shell Sort）希尔排序也称递减增量排序算法或，是插入排序的一种更高效的改进版本。希尔排序是非稳定排序算法。...，所以希尔排序的平均时间复杂度为：O(nlog^2 n) 平均空间复杂度是O(1)，由于需要跨越交换，所以不属于稳定排序。...，希尔排序，选择排序的算法原理和思想，尽管这些排序算法并不是最优的选择，并不适合大数据量集下的排序，但是了解这些算法的基本思想还是很有必要的。

1.1K1 0

插入、归并、堆、count、radix、快速排序算法运行时间

，它的左右节点是满足最大堆的，这时需要调整,找到左右节点中最大值的下标，交换父节点的值，这里就是交换下标2和下标4 再迭代，直到满足堆的性质就可以停止构建堆的时间分析可以看到首先要遍历一半的数组...，然后有可能面对从顶层到最底层的一次修正操作，而树的高度为lgn,那么时间一定是O(nlgn)，可以更细的来分析：在叶子节点上一层，最多只交换1次，所需要的时间是O(1)，在叶子节点上的l层，次数为O...：需要创建最大的k个数组，时间为O(k),然后遍历n原值，时间为O(n)，最后拼接到原有的输出值，每次需要判断L[i]==0?...：每次排序使用的是count sort,需要时间为O(n+b),总共需要循环的次数为d次，总时间为O((n+b)d)=O((n+b)log⁡bk)O((n+b)d)=O((n+b)\log_bk)O((...T(n)=2T(n/2)+θ(n)T(n)=2T(n/2)+\theta(n)T(n)=2T(n/2)+θ(n) 可得T(n)=nlgn 实际上可以得到期望运行时间就是 nlgn。

1472 0

插入、归并、堆、count、radix、快速排序算法运行时间

构建堆的时间分析可以看到首先要遍历一半的数组，然后有可能面对从顶层到最底层的一次修正操作，而树的高度为lgn,那么时间一定是O(nlgn)，可以更细的来分析： image.png 因此，构建一个堆的时间实际上是...堆排的时间是O(nlgn) Count Sort 将要排序的每一个数映射到一个数组的下标，然后按照顺序输出数组的值即可 def sort(self): k=self.maxValue+1 L=[[]...append(self.data[j]) print(L) output=[] for i in range(k): output.extend(L[i]) print(output) 复制代码时间分析...：需要创建最大的k个数组，时间为O(k),然后遍历n原值，时间为O(n)，最后拼接到原有的输出值，每次需要判断L[i]==0?...，而且每次如此，可得它的划分函数为 image.png 可得T(n)=nlgn 实际上可以得到期望运行时间就是 nlgn。

4522 0

那些惊艳的算法— 时间轮算法

戳这里下载：《Hashed and Hierarchical Timing Wheels》论文中的思路很简单但也十分巧妙，对算法不断的改进对比，各种操作系统，框架中的基于时间的调度算法都是基于时间轮的思想实现的...这就是时间轮算法最核心的思想了。什么？时针怎么转？ while-true-sleep 下面让我们一点一点增加复杂度。...这样做能解决时间轮刻度范围过大造成的空间浪费，但是却带来了另一个问题：时间轮每次都需要遍历任务列表，耗时增加，当时间轮刻度粒度很小(秒级甚至毫秒级)，任务列表又特别长时，这种遍历的办法是不可接受的。...针对时间复杂度的问题：不做遍历计算round，凡是任务列表中的都应该是应该被执行的，直接全部取出来执行。...针对空间复杂度的问题：分层，每个时间粒度对应一个时间轮，多个时间轮之间进行级联协作。

9.3K7 5

解决spark streaming长时间运行日志不断增长问题

解决spark streaming长时间运行日志不断增长问题一、spark streaming log 日志二、spark streaming event log 组件：基于CDH5.13...、spark2.2.X 背景：由于spark streaming是7*24小时不间断运行的，日志必然会越来越多到最后大的惊人，在此小二记录一下解决日志越来越大的过程，以便需要之人。.../executor-log4j.properties 需要注意的是client模式下是–driver-java-options，因为SparkContext的config起作用的时候，driver已经启动的了...需要注意的log4j.appender.rolling.file的文件为stdout，方便对标准输出的日志和输出到文件的日志进行统一管理，避免标准输出的日志文件越来越大当然了对log4j日志的所有操作在此都是有效的...SNAPSHOT.jar > /dev/null 2>&1 & 其中SPARK_KAFKA_VERSION=0.10是基于spark-streaming-kafka-0-10_2.11可依情况采用关于重复提交jar包问题

2.7K4 1

运行时间中的对数

如果一个算法用常数时间(O(1))将问题的大小消减为某一部分的（通常1/2），那么该算法就是O（logN）.另一方面，如果使用常数时间只是把问题减少一个常数，那么该算法就是O(N)....\n"); data=BinarySearch(number,4,5); printf("下标是:%d\n",data); exit(0); } 运行 start .......2,Low 0,High 4 High;1 (Low+High)/2;0,Low 0,High 1 Low;1 (Low+High)/2;1,Low 1,High 1 Mid;1 下标是:1 欧几里德算法...两个整数的最大公因数是同时整除二者的最大整数。

3732 0

从插入排序一窥时间复杂度的计算方法

接下来我们以插入排序算法为切入点一窥时间复杂度的计算方法。时间复杂度分析一般来说，算法需要的时间于输入的规模同步增长，所以通常把一个程序的运行时间描述成其输入规模的函数。...为此，我们必须先给出术语运行时间和输入规模。输入规模通常依赖于研究的问题。比如，对于排序问题来说，最自然的量度是需要排序元素的数量。...因此，它是n的二次函数。最坏情况与平均情况分析在分析插入排序时，我们同时研究了最坏情况和最佳情况。然而我们往往集中于最坏情况运行时间，即规模为n的所有输入中，算法运行时间最长的情况。...原因如下：一个算法的最坏情况运行时间给出了运行时间的上界。从而可以保证在任何情况下，算法的运行时间绝对不会超过这个上界。对于大多数算法来说，最佳情况出现的频率极低。...我们记插入排序的时间复杂度为O(n2)O(n^2)O(n2)。如果一个算法的最坏情况运行时间具有比另一个算法更低的增长量级，那么我们通常认为前者比后者更有效。

5790 0

TOP-K问题和向上调整算法和向下调整算法的时间复杂度问题的分析

TOP-K问题 TOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大比如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序...123] = 100000 + 3; a[456] = 100000 + 4; a[789] = 100000 + 5; int k = 5; top_k(a, 1000, k); } 向上调整算法和向下调整算法的时间复杂度...因为堆是完全二叉树，而满二叉树也是完全二叉树，此处为了简化使用满二叉树来证明(时间复杂度本来看的就是近似值，多几个节点不影响最终结果)：我们令高度为h，节点个数n就等于2^(h)-1个那么在向上调整算法中...：最坏情况下，最后一层的节点需要向上移动h-1次，依次类推，就得到总次数的表达式，然后再用错位相减法和n和h的关系就能求出时间复杂度f（n）了在向下调整算法中：最坏情况下，倒数第二层节点向下只移动一次...最常用的还是向下调整算法向上调整算法的时间复杂度为： n*log(n) 向下调整算法的时间复杂度为： log(n) 因此，向下调整算法的效率是远大于向上调整算法的！

1111 0

利用装饰器计算函数运行的时间

import time from functools import wraps def time_this_function(func): #作为装饰器使用，返回函数执行需要花费的时间...__name__,"运行时间：",round(end-start,4),"s") return result return wrapper if __name__=='__main...while n>0: time.sleep(0.1) n+=-1 count_number(10) 输出：函数： count_number 运行时间

1K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭