这个算法是O(n^2)吗？

O(n^2)是指算法的时间复杂度为n的平方级别。要确定一个算法的时间复杂度，需要分析算法中的循环和递归等操作。

对于这个问题，如果给出的算法中存在两层嵌套的循环，并且两个循环的迭代次数都与输入规模n成正比，那么可以判断该算法的时间复杂度为O(n^2)。

然而，根据提供的问答内容，无法确定具体的算法实现细节。因此，无法准确判断这个算法是否是O(n^2)。如果能提供算法的伪代码或具体实现，我可以帮助分析其时间复杂度。

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《数据结构与算法》O(3N)=O(N)？

数据类型是一组值的集合和定义在这个集合上的操作的总称。...在学习算法效率的时候一般会把O(3N)≈O(N)，N的常数倍都直接约等于O(N)。这也是约等于，不是完全相等。实际编程设计时特别是在一些效率要求较高的程序设计一定要考虑进去，不能约等于。...在高并发的请求下，O(3N)和O(N)是有着天壤之别的。我在工作中遇到的一个实例，差点背了事故。...一个是我代码里面有一处内存泄漏导致内存飙升了，还有一处就是时间复杂度的问题。错误的把O(3N)=O(N)的算法上线了。把算法优化为O(N)之后，经过一番压力测试完全没问题。...这次事件对我一个很大的启示是，高并发的场景下，O(3N)≠O(N)，一定不能等于。高并发场景下算法的效率尤为重要，此时时间和空间的平衡关系一定要充分考虑。

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数据结构与算法基础排序(O(n^2))

复杂度分析首先有2层循环：第一层，从0-length依次选取待排序的元素第二次，将待排序的元素与后面的所有元素比较，选择后面所有元素中最小的元素，然后交换所以时间复杂度为 O(n^2)...没有开辟新的空间，所以空间复杂度为O(1) 插入排序 ?...i这个元素往前(往左)遍历找到i的位置，那么前i个元素就是有序的 2....} } arr[minIndex] = temp; } } 这个是不对的，不能保存临死的j，因为当i=1时执行一次没有走到这个语句...比较下一个元素5.所以插入是稳定冒泡排序冒泡排序，应该是大家接触的最早的排序算法之一了。原始数据 ? 1.png 第一轮循环 ? 2.png 完成第一轮排序 ?

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算法复杂度O(1),O(n),O(logn),O(nlogn)的含义

相信很多开发的同伴们在研究算法、排序的时候经常会碰到O(1)，O(n)，O(logn)，O(nlogn)这些复杂度，看到这里就会有个疑惑，这个O(N)到底代表什么呢？带着好奇开始今天文章。...首先o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)是用来表示对应算法的时间复杂度,这是算法的时间复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。...其作用：时间复杂度是指执行这个算法所需要的计算工作量；空间复杂度是指执行这个算法所需要的内存空间；时间和空间都是计算机资源的重要体现，而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少；...(n-1) 时间复杂度O(logn)—对数阶，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...O(nlogn)<O(n2)<O(n3)<O(2n)//2的n方<O(n!)

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经典 O(n²)比较类排序算法

排序算法时间复杂度是否基于比较冒泡、插入、选择 O(n²) 是快排、归并 O(nlog~n~) 是桶、计数、基数 O(n) 否十种常见的的排序算法可以分两大类：比较类排序：通过比较来决定元素的相对次序...因为冒泡的过程只有相邻数据的交换操作，属于常量级别的临时空间，所以空间复杂度是 O(1)，属于原地排序算法。 2.是稳定排序算法？...（ps：都已经是正序了，还要你冒泡何用）最坏时间复杂度：数据是倒序的，我们需要进行 n 次冒泡操作，所以最坏情况时间复杂度为 O(n2)。...如果数组是倒序的，每次插入都相当于在数组的第一个位置插入新的数据，所以需要移动大量的数据，所以最坏情况时间复杂度为 O(n²)。还记得我们在数组中插入一个数据的平均时间复杂度是多少吗？...选择排序的最好情况时间复杂度、最坏情况和平均情况时间复杂度都为 O(n²)。那选择排序是稳定的排序算法吗？答案是否定的，选择排序是一种不稳定的排序算法。

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算法练习(10) - 反转链表(O(n))

缓存结果指针 temp = res; // 2. 缓存头删指针 res = head; // 1. 头删 head = head.next; // 4....头删 ,头删之前需要把头结点给到结果指针,这样才能头插 ,于是 2.

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排序与突破O(n2)

Shell Sort 是插入排序的一种更高效的改进版本，跟快排比起来有点尴尬假设有这样一组数[ 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 ]，如果我们以步长为...5开始进行排序，我们可以通过将这列表放在有5列的表中来更好地描述算法，这样他们就应该看起来是这样： 13 14 94 33 82 25 59 94 65 23 45 27 73 25 39 10 然后我们对每列进行排序...突破 O(n2) 排序能突破O(N^2)的界，可以用逆序数来理解，假设我们要从小到大排序，一个数组中取两个元素如果前面比后面大，则为一个逆序，容易看出排序的本质就是消除逆序数，可以证明对于随机数组，逆序数是...O(N^2)的，而如果采用“交换相邻元素”的办法来消除逆序，每次正好只消除一个，因此必须执行O(N^2)的交换次数，这就是为啥冒泡、插入等算法只能到平方级别的原因。...反过来，基于交换元素的排序要想突破这个下界，必须执行一些比较，交换相隔比较远的元素，使得一次交换能消除一个以上的逆序，归并、快排、堆排等等算法都是交换比较远的元素，只不过规则各不同罢了

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【转】算法中时间复杂度概括——o(1)、o(n)、o(logn)、o(nlogn)

在描述算法复杂度时,经常用到o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)来表示对应算法的时间复杂度。这里进行归纳一下它们代表的含义:这是算法的时空复杂度的表示。...O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。...再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。...再比如O(logn)，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。 O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。

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Manacher算法 O(n)求最长回文串

Sample Input aaaa abab Sample Output 4 3 manacher算法: 定义数组p[i]表示以i为中心的(包含i这个字符)回文串半径长将字符串s从前扫到后for...由于s是从前扫到后的,所以需要计算p[i]时一定已经计算好了p[1]....p[i-1] 假设现在扫描到了i+k这个位置,现在需要计算p[i+k] 定义maxlen是i+k位置前所有回文串中能延伸到的最右端的位置...,即maxlen=p[i]+i;//p[i]+i表示最大的分两种情况: 1.i+k这个位置不在前面的任何回文串中,即i+k>maxlen,则初始化p[i+k]=1;//本身是回文串然后p[i+...+k]就不是从1开始由于回文串的性质,可知i+k这个位置关于i与i-k对称, 所以p[i+k]分为以下3种情况得出 //黑色是i的回文串范围,蓝色是i-k的回文串范围, ?...=s[i]; s[i+i+1]='#'; }//插入了len+1个'#',最终的s长度是1~len+len+1即2*len+1,首尾s[0]和s[2*

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高度可保持在$O(log_2 n)$，时间复杂度O($log_2 n$)。

我是父的右儿子(我是主角) //....我是父的右儿子 //...._parent = cur; //旋转【end】 //更新平衡因子 cur->_bf = 0; parent->_bf = 0; }//2....我是父的左儿子 //....左右 void RotateLR(Node* parent) { //我是儿子,但是主角是孙子 //记录下孙子 //记录下孙子的平衡因子(特征)

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2022-07-17：1、2、3...n-1、n、n、n+1、n+2... 在这个序列中，只有一个数字有重复(n)。这个序列是无序的，找到重复数字n。这个序

2022-07-17：1、2、3...n-1、n、n、n+1、n+2...在这个序列中，只有一个数字有重复(n)。这个序列是无序的，找到重复数字n。这个序列是有序的，找到重复数字n。...= find_duplicate2(&mut arr2) { println!("未排序情况出错!...N)，额外空间复杂度O(1)// 用快慢指针fn find_duplicate(arr: &mut Vec) -> i32 { if arr.len() < 2 { return...一个结论 return slow;}// 符合题目要求的、无序数组，找重复数// 时间复杂度O(N)，额外空间复杂度O(1)// 用异或fn find_duplicate2(arr: &mut Vec...一个结论 return ans;}// 符合题目要求的、有序数组，找重复数// 时间复杂度O(logN)，额外空间复杂度O(1)fn find_duplicate_sorted(arr: &mut

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建堆时间复杂度是o(n)

容易混淆的认知，当你决策时候傻傻分不清楚堆的定义：是一个完全二叉树，但不是二叉搜索树，也不是平衡的二叉树后记：完全二叉树特点经过一次教训你记住了当前节点和子节点关心是i 和2i 2i+1。...查找算法：查找最小一个值。二叉搜索树查找：如果该值小于当前节点，取左分支。如果该值大于当前节点，取右分支. 如果该值等于当前节点，找到了!...插入删除元素的时间复杂度也为O(log n)。后记：链表基本操作删除和删除，但是堆不一样，你遗忘记地方建堆，然后基本操作删除和删除，这个之前根本没想道过建堆这个步骤。...（4）建堆的时间复杂度是O(n)；（5）堆排序的时间复杂度是O(nlog n)； T(Heap Sort) = T(build Heap) + (N-1)*T(down_heapify)...= O(N) + (N-1)*O(logN) = O(N) + O(NlogN) = O(NlogN)

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AI 真的会重蹈 O2O 的覆辙吗？

“今天创业者出来做一个公司，你要不说自己是用深度学习、人工智能，你都不好意思出来混。就跟前两年，你要不说自己是 O2O，都不好意思去融资一样。”...截图由明势资本黄明明提供从车和家创始人兼 CEO 李想的回复中可以看出，他并不认同把人工智能与 O2O 相提并论，人工智能对效率的改革区别于 O2O。...雷锋网也联系到了明势资本黄明明，他向雷锋网表示： “可能更加客观的说法应该是，部分 O2O 和部分互联网金融都是，但 AI 不是。”...而现在，随着开源的框架、算法、数据集越来越多，越来越多的公司都具有人工智能的应用能力，这个能力在未来会越来越普及，就像数据结构和基础算法一样，都是为实际应用服务的。...但是业内人士认为 O2O 的经验显然并不适用于人工智能的发展，重要区别在于 O2O 在本质上并没有提升线下的生产力和效率，而这恰恰是人工智能的价值所在，因为 AI 能大幅提高效率。

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【Leetcode每日打卡】2种O(N)法解决

思路排序 O(NlogN) 计数排序 O(N) 3. 线性探测法 + 路径压缩 O(N) （本文重点介绍）下面分别实现这3种解法。 1....计数排序 O(N) 具体逻辑请见注释?...//（这里为了防止下面遍历counter的时候每次都走到40000，所以设置了一个max，这个数据量不设也行，再额外设置min也行） int[] counter = new int[40001...线性探测法（含路径压缩） O(N) ⚠️这道题换句话说，就是需要把原数组映射到一个地址不冲突的区域，映射后的地址不小于原数组对应的元素。...因为3的位置是空的，所以直接放入3即可。（此时数组变成了上图，红色表示本次的更改） move = 0 保持不变; step2: 插入2： ? 因为2的位置是空的，所以直接放入2即可。

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OSPF技术连载22：OSPF 路径选择 O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2

这个列表可以帮助我们理解在选择路径时，OSPF是如何综合考虑路径类型和成本的。优选路径列表是O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2。...图片Intra-Area (O)在OSPF网络中，区域（Area）的划分是一种重要的组织方法，有助于管理复杂的网络拓扑。Intra-Area路由，通常简称为O型路由，是指在同一个区域内的路由。...NSSA Type 2 (N2)NSSA Type 2（N2）路径选择与N1路径选择类似，但适用于NSSA区域内部。...路径选择的实际应用图片在这个示意图中，我们有一个更复杂的网络拓扑，包括多个区域（Area 0、Area 1、Area 2和Area 3）以及多个路由器（R1到R6）。...了解这个优选路径列表有助于网络管理员更好地配置和管理OSPF网络，以实现最优的性能和可靠性。总之，OSPF的路径选择是一个综合考虑路径类型和成本的过程，这种复杂性保证了网络的高效性和稳定性。

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O2O的闭环是如何形成的？

O2O的闭环是最初大家在该领域争论最多的问题之一，争论甚至讨论到闭环究竟存在与不存在。并且最初闭环概念被团购业当做盈利的手段，有一次某大型团购网站的一个区域经理就跟我说，不闭环就收不到钱。...闭环的概念被滥用，以至于许多行业人士认为闭环并不存在是一个谬误。假如你用PC端的思维方式去思考闭环这个概念，你一定无法认识闭环在O2O领域的真实含义是什么。...一、O2O的闭环存在清晰的线索首先你必须认识到，闭环在O2O领域存在着非常清晰的线索，最初许多人将闭环概念变得非常混乱，其原因就在于线索混乱。...三、O2O没有起点也没有终点 O2O的闭环必然是一个莫比乌斯环。没有起点，没有终点。在媒体时代，我们每天都在挖空心思对付转化的效率——极其可怜的转化率。...而O2O，至少将转化率提高10倍以上，O2O的闭环就像一个永动机，不断地循环转化，而他的动力就在于大数据。在这个循环之中，不存在起点与终点，总之在关键节点的核心工作之一就是获取数据。

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OSPF技术连载22：OSPF 路径选择 O > O IA > N1 > E1 > N2 > E2

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O(n)的算法居然超时了，此时的n究竟是多大？

如果写出了一个O(n)的算法，其实可以估算出来n是多大的时候算法的执行时间就会超过1s了。如果n的规模已经足够让O(n)的算法运行时间超过了1s，就应该考虑log(n)的解法了。...引用算法4里面的一段话：火箭科学家需要大致知道一枚试射火箭的着陆点是在大海里还是在城市中；医学研究者需要知道一次药物测试是会杀死还是会治愈实验对象；所以「任何开发计算机程序员的软件工程师都应该能够估计这个程序的运行时间是一秒钟还是一年...这个是最基本的，所以以上误差就不算事了。...O(n)的算法，1s内大概计算机可以运行 5 * (10^8)次计算，可以推测一下O(n^2) 的算法应该1s可以处理的数量级的规模是 5 * (10^8)开根号，实验数据如下。 ?...n)的算法，跑一秒钟，这个n究竟是做大，最后给出不同时间复杂度，一秒内可以运算出来的n的大小。

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最大子序列和O(N)算法简单分析『神兽必读』

对于一个全为负数的序列，最长公共子序列的和值应该是0，理由在于，由0个整数所组成的空子序列也是一个子序列——最大子序列和问题从O（N^3）到线性的算法其他情况大家也能理解了。...显然这个算法有一个for循环，整体时间复杂度可以看作O(N)。...就算法正确性来分析，首先假设这样的输入：-2, -3, 5, 6, -1, 8, 9 扫描到-2或-3的时候，执行/*2*/，/*5*/条件成立，所以执行/*6*/，此时ThisSum依然是0，MaxSum...---- UPDATE 或许你会想到了，有时候最大子序列和是某一小段的话，比如是后半段，但是这个算法明显给人的感觉就是一路加和过来呀，好像是认为越长的子序列和越大呀？！...这里继续做一个假设：5, 6,-2, -3,-1, -7,8, 9 明显最大的子序列是8,9，中间跨度的那些负数都不应该加起来，这样的想法的确是对的，但是这个算法也做到了啊。

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【案例】无印良品：数据是实现O2O的最好工具

App 架起服务桥梁无容置疑，“MUJI passport”是无印良品O2O战略布局中非常重要的环节。...数据是实现O2O的最好工具在这个数据至关重要的时代，无印良品对数据格外关注。由于无印良品在网络店铺发放的优惠券可以在线下店铺使用，且因为每个ID获得的优惠券上的条形码都是独一无二。...事实上，对每个顾客的分析至关重要，只有了解顾客的生活状态和需求才能更好的满足他们，从而实现O2O，为线上到线下引流提供便利。...随着社交媒体的广泛普及，在Facebook和Twitte上发起话题讨论，向参与话题的顾客发放优惠券等奖励活动，向线下实体店铺引流的O2O方式已经变得很平常。...在无印良品的理念中，不重视和每个顾客的交流，就不要谈O2O。所以，无印良品把和每个顾客建立良好关系作为O2O的核心。

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支持跨框架评测，这个是你想要的算法评测库吗？

OpenMMLab 是深度学习时代最完整的计算机视觉开源算法体系，目前已涵盖 30+ 研究领域，这些研究领域都有各自任务的评测指标。...因此，我们在 MMEngine 中的评测指标模块基础上，将原 OpenMMLab 各算法库的评测指标集成进来，开发了一个统一开放的跨框架算法评测库：MMEval。...https://github.com/open-mmlab/mmeval 中文文档： https://mmeval.readthedocs.io/zh_CN/latest MMEval 简介 MMEval 是一个跨框架的机器学习算法评测库...labels = np.asarray([0, 1, 2, 3]) preds = np.asarray([0, 2, 1, 3]) accuracy(preds, labels) # {'top1':...0.5} # 第二种是累积多个批次的数据后，计算评测指标。

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