虽然我不懂算法，但是我知道关于算法的时间复杂度。比如：Ο(1)、Ο(log2n)、Ο(n)、Ο(nlog2n)、Ο(n2)、Ο(n3)…Ο(2n)、Ο(n!)等所代表的意思！...O(n) O(n) 理解起来也很简单，就是算法的时间复杂度随着数据量的增大几倍，耗时也增大几倍。 常见的算法举例：遍历算法。 ?...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。...O(n^2) 也有人用 O(n²) 表示。这两个表示是一样的。 ?...常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)。 ? 上图是常见的算法时间复杂度举例。
查了很多，对于计算空间复杂度还是没有一个很好的理解，因为有些说需要把算法内部使用的全局变量算在内，有些说只需要把算法内部变量算在内，有些说需要循环几次，每一次的临时变量需要叠加算，有些又说临时变量会被销毁...如果单纯以时间来衡量时间复杂度不是很准确，因为相同算法在不同环境或者不同数据下运行时间是不一样的。所以，时间复杂度一般用大O符号表示法。...大O表示法有三个规则： 1.用常数1取代运行时间中的所有加法常数 2.只保留最高阶项 3.去除最高阶的常数 常数阶： var a = 1;//执行1次 var b = 2;//执行1次 console.log...，所以时间复杂度是O(n)。...(i + j); // 语句执行n*m次 }} 同样的，这边执行次数是n*m，用数学的方式n和m趋于无穷大的时候，n≈m,于是执行次数就是n^2，所以时间复杂度是O(n^2)。
2022-03-16：给你一个整数 n ，表示有 n 个专家从 0 到 n - 1 编号。...另外给一个下标从 0 开始的二维整数数组 meetings ， 其中 meetingsi = xi, yi, timei 表示专家 xi 和专家 yi 在时间 timei 要开一场会。...(ret) } func findAllPeople(n int, meetings [][]int, firstPerson int) []int { // 0~n-1号专家，各自建立小集合 /...first int) *UnionFind { ans := &UnionFind{} ans.father = make([]int, n) ans.sect = make([]bool, n...) ans.help = make([]int, n) for i := 1; i n; i++ { ans.father[i] = i } ans.father[first] = 0
自然数n的阶乘写作n!。1808年，基斯顿·卡曼引进这个表示法。 亦即n!=1×2×3×...×(n-1)×n。阶乘亦可以递归方式定义：0!=1，n!=(n-1)!×n。...#include #include using namespace std; int main(){ long long s=1; int n;...scanf("%d",&n); for(int i=1;in;++i) { s*=i; } printf("%lld",s);...return 0; } C 代码清单： #include int main(){ long long s=1; int n; scanf("%d...",&n); for(int i=1;in;++i) { s*=i; } printf("%lld",s); return 0;
, 就可以不断的寻找下一个最大排列，其中必须给循环一个停止条件 ② {1,2,3}全排列停止条件{3,2,1} , 因为 {3,2,1} 字典顺序下一个最大排列 ... 期间遍历每个排列中的从右到左相邻两元素 如果满足从右到左寻找第一个 “ 信号由(无或弱)到强突然转弱 ” 的位置 也就是指向 2 的红色箭头所属的位置 循环继续...，一直运行到循环的停止条件 ③.2 期间遍历每个排列中的从右到左相邻两元素,不满足第一个 “ 信号由(无或弱)到强突然转弱 ” 继续 如果满足从右到左寻找第一个...“ 信号由(无或弱)到强突然转弱 ” 的位置 也就是指向 1 的红色箭头所属的位置 循环继续，一直运行到循环的停止条件 ④运行到 {3,2,1} 和 都不满足第一个...“ 信号由(无或弱)到强突然转弱 ” ，表示全排列结束，退出程序 visual Studio程序直接复制即可运行！
这里我采用了一个妥协方案， 使用less的循环，事先生成n多个class，在使用的时候，动态匹配这些class中的对应值就行了，如下，使用less生成1-200的高度class。....generate-height(@n, @i: 1) when (@i =n) { .height-@{i} { // height: (@i * 100% / @n); height...: 1px * @i; } .generate-height(@n, (@i + 1)); } 生成的css内容如下： .height-1 { height: 1px; } .height-
//最长单调子序列 复杂度nlog(n) //参数(原序列,序列长度,生成的序列),传入序列长度必须大于0 //返回值中lengthRecord中前k项表示长度为k的最小字序列 //LIScmp为关系函数...) { long length = 1,lth; LISTYPE lR[LISMAXN]; lR[0] = list[0]; for(int i = 1 ; i n...; i ++) { //二分查找,复杂度 log(n) int b,e,m; b = 0; e = length - 1;...lR[b] = list[i]; if(b >= length) length ++; } /* *计算序列部分 *复杂度...nlog(n) */ lth = 1; for(int i = 1 ; i n ; i ++) { //二分查找,复杂度 log(n)
堆：有个步骤，建堆 和调整 建堆：Heap Building 建堆的时间复杂度就是O(n)。 up_heapify() ?...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。...时间复杂度： （3）堆的插入、删除元素的时间复杂度都是O(log n)；https://stackoverflow.com/questions/9755721/how-can-building-a-heap-be-on-time-complexity...（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)
实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...row;i++) { for(j=0;j<col;j++) printf("%f\t",mat[j][i]); printf("\n"... { int i , j , k , temp; int *c = (int*)malloc(N * N * sizeof(int)); for(i = 0 ; i N ;... i++) { for(j = 0 ; j N ; j++) { temp = i * N + j; *...(c + temp) = 0; for(k = 0 ; k N ; k++) { *(c + temp) += a[i * N
实现两个N*N矩阵的乘法，矩阵由一维数组表示。...;i<row;i++) { for(j=0;j<col;j++) printf("%f\t",mat[j][i]); printf("\n"...int i , j , k , temp; int *c = (int*)malloc(N * N); for(i = 0 ; i N ; i++) { for(j ...= 0 ; j N ; j++) { temp = i * N + j; *(c + temp) = 0; for(...k = 0 ; k N ; k++) { *(c + temp) += a[i * N + k] * b[k * N + j];
面试中，守望老铁遇到过在log(n)时间复杂度下求 a^b的问题。如何分析呢？...，依次求出，这就是快速幂，这样的操作的时间复杂度仅为O(logb) 代码如下，需要注意a和b可能为负数的问题。
2022-03-11：int n, int[][] roads, int x, int y， n表示城市数量，城市编号0~n-1， roads[i][j] == distance，表示城市i到城市j距离为...(n int, roads [][]int, x, y int) int { // 第一步生成邻接矩阵 map0 := make([][]int, n+1) for i := 0...; i n+1; i++ { map0[i] = make([]int, n+1) } for i := 0; i n; i++ { for j...map0[road[1]][road[0]] = getMin(map0[road[1]][road[0]], road[2]) } // computed[i] = true，表示从源出发点到...i这个城市，已经计算出最短距离了 // computed[i] = false，表示从源出发点到i这个城市，还没有计算出最短距离 computed := make([]bool, n+1
众所周知，尽管基于 Attention 机制的 Transformer 类模型有着良好的并行性能，但它的空间和时间复杂度都是 O(n2)\mathcal {O}(n^2) 级别的，nn 是序列长度，所以当...QKTQK^T 这一步我们得到一个 n×nn\times n 的矩阵，之后还要做一个 Softmax 对一个 1×n1\times n 的行向量进行 Softmax，时间复杂度是 O(n)O (n)，但是对一个...n×nn\times n 矩阵的每一行做一个 Softmax，时间复杂度就是 O(n2)O (n^2) 如果没有 Softmax，那么 Attention 的公式就变为三个矩阵连乘 QK⊤V\boldsymbol...)O (d^2n)），然后再用 QQ 左乘它（这一步的时间复杂度是 O(d2n)O (d^2n)），由于 d≪nd \ll n，所以这样算大致的时间复杂度只是 O(n)O (n) 对于 BERT base...kj\boldsymbol {k}_j 表示 K⊤∈Rd×n\boldsymbol {K^{\top}}\in \mathbb {R}^{d\times n} 矩阵的第 jj 列（列向量） vj\boldsymbol
zh-hans/2.2/ref/templates/builtins/#for 有这么几句解释，具体啥意思，有道词典，值得拥有 forloop.counter：当前迭代从 1 开始，就用它来判断当前循环的次数...，加上 if 就可以只显示 N 条了 假如我们 ORM 查询出来的结果有 100 条（未切片），但是我们只需要在前端显示 10 条，有两种做法： 返回给前端模板时切片，但是这个数据，可能在其他地方用得到
不过，SQL的简单只限于简单需求，有些复杂计算场景SQL写起来却很难，嵌套N层以至于达到几百上千行，说SQL代码长度时通常不会以行计而是以KB计。...而且不光嵌套子查询，复杂SQL还伴随多表关联和各种过滤条件，写的时候要保持头脑异常清醒，一旦写错不仅很难定位，有时还会把数据库跑死。...这当然跟SQL不提倡过程（CTE语法提供了一定支持）有关，一个任务写100行代码，分成 100 个语句还是只有 1 个语句，其复杂度完全不是一个层面的。...一句嵌套N层的长SQL发现写的不对只能把子查询从长语句里一层一层摘出来单独执行调试定位，费时费力，这更增大了SQL的书写难度。...(Client)).isect() 过程控制与SQL协同 除了提供与SQL相当的集合运算能力，SPL还对过程控制和分步计算提供了良好支持，灵活的分支判断语句、循环语句，配合专业的结构化数据对象，可以方便地实现各类业务逻辑
最简单的LRU实现，底层存储采用链表结构，时间复杂度为O(n) 代码如下: package com.jfp; /** * @author jiafupeng * @desc * @create
面试官眉头紧皱： 看面试官的意思是对卷哥解法的时间复杂度不太满意，卷哥想了15分钟没想出来； 卷哥：卒 题解 正常循环求m的n次方，时间复杂度为O(n)。...如果为奇数n则时间复杂度为O(n/2-1)，偶数n就是O(n/2) 代码如下： public int process(int m,int n){ int index = n/2,...= 0){ result *= m; } return result; } 那还有没有时间复杂度更低的算法？...但是这种情况下如果有奇数n/2后则会漏掉一次平方的过程，所以如果n为奇数当前值就需要* m原始值一次。...} 步骤图： 最后r x base = 19683就等同我们上图余出来一个单个m值需要与结果值进行平方 这种方式的时间复杂度为O(logn)，相对时间复杂度更低。
给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。 [在这里插入图片描述] 福大大 答案2021-07-14： 左右指针向中间移动。...时间复杂度：O(N)。 空间复杂度：O(1)。 代码用golang编写。...[]int{2, 0, 1, 2} ret := trap(height) fmt.Println(ret) } func trap(height []int) int { N...:= len(height) if N <= 2 { return 0 } leftMax := height[0] rightVal := height...[N-1] L := 1 R := N - 2 ans := 0 for L <= R { if leftMax < rightVal {
2021-07-31：给定数组father，大小为N，表示一共有N个节点，fatheri = j 表示点i的父亲是点j， father表示的树一定是一棵树而不是森林，给定数组values，大小为N，valuesi...=v表示节点i的权值是v。...= make([]int, this.n) this.dep = make([]int, this.n) this.son = make([]int, this.n) this.siz...= make([]int, this.n) this.top = make([]int, this.n) this.dfn = make([]int, this.n) this.tnw...= make([]int, this.n) this.n-- cnum := make([]int, this.n) for i := 0; i n; i++ {
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