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）

  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

序：　　用于记录刷题过程中难度较大或思路怪异的题目，对于常规难度一般的题就不写入我的博客了，关于效率仅是提交时击败的百分比，可能会随时间波动，仅供参考，算法优劣以时间复杂度和空间复杂度为基准。欢迎留言讨论。题目序号难度效率Leetcode42.TrappingRainWater(https://www.oschina.

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

作者：京东保险王奕龙对于小规模数据，我们可以选用时间复杂度为O(n2)的排序算法。因为时间复杂度并不代表实际代码的执行时间，它省去了低阶、系数和常数，仅代表的增长趋势，所以在小规模数据情况下，O(n2)的排序算法可能会比O(nlogn)的排序算法执行效率高

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

对于小规模数据，我们可以选用时间复杂度为O(n2)的排序算法。因为时间复杂度并不代表实际代码的执行时间，它省去了低阶、系数和常数，仅代表的增长趋势，所以在小规模数据情况下，O(n2)的排序算法可能会比O(nlogn)的排序算法执行效率高。不过随着数据规模增

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