本文整理于github上各大star大神仓库。并根据自己的理解重新进行了整理本文已经收录于https://github.com/fengdongdongwsn/architectjava一、计算机基础1、数据结构（1）基本数据结构数据结构基本概念（时间复杂度和空间复杂度的计算方法）

不管小型公司还是大型互联网公司，很多项目债台高筑，新功能开发困难。其中一个很大的原因就是代码复杂，可读性差。Sonar开发团队曾上纲上线的戏称开发人员的7宗罪，其中很关键的一条就是“复杂度”。那复杂度有没有一个明确的衡量标准，我们又如何去解决代码的圈复杂度呢？今天我在这里和大家聊一下。

  我们前面讲过list、deque、堆、字典树等高性能计算的技巧，这一节我们来整理一下Python中常用操作的时间复杂度。本文中的N表示容器的元素数量，K表示参数中元素的数量或参数的值。listlst  list(range(10,20))l1  list(range(100,105))操作时间复杂度描述

我们在算递归算法的时间复杂度时，Master定理为我们提供了很强大的便利！Master公式在我们的面试编程算法中除了BFPRT算法的复杂度计算不了之外，其他都可以准确计算！这里用求数组最大值的递归函数来举例：publicstaticintgetMax(intarr,intL,intR){if

介绍：BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。时间复杂度O(N)算法步骤

$Splay$的复杂度分析不论插入，删除还是访问，我们可以发现它们的复杂度都和$splay$操作的复杂度同阶，只是一点常数的区别我们不妨假设有$n$个点的$splay$，进行了$m$次$splay$操作采用势能分析我们记$w(x)\\left\\lceil\\log\_2(size(x))

似乎好久没发过博客了哎……好不容易有空写道题了，发个博客骗点访问量传送门(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fwww.51nod.com%2FonlineJudge%2FquestionCode.html%23%21problemId%3D1709)出题人的做法是$O

原文链接：什么是时间复杂度？定性描述该算法的运行时间，一个函数、用大O表示，例如O(1)、O(n)、O(logN)...常见的时间复杂度量级常数阶O(1)对数阶O(logN)线性阶O(n)线性对数阶O(nlogN)平方阶O(n²)立方阶O(n)K次方阶O(

原文链接：什么是空间复杂度？算法在运行过程中临时占用存储空间大小的度量，和时间复杂度表示一样，一个函数，用大O表示，例如O(1)、O(n)、O(^2)...基础案例O(1)这段代码因为只声明了单个变量，单个变量所占用的内存永远是1。javascriptle

一、复杂度综述1、什么是复杂度软件设计的核心在于降低复杂性。\《软件设计的哲学》业界对于复杂度并没有统一的定义，斯坦福教授JohnOusterhout从认知负担和工作量方面给出了一个复杂度量公式子模块的复杂度cp乘以该模块对应的开发时间权重值tp，累加后得