复杂度分析：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗
我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。
Leetcode Index
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.
Master公式计算递归时间复杂度
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
KNN算法详解
简单的说，K近邻算法是采用不同特征值之间的距离方法进行分类。 该方法优点：精确值高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高 适用范围：数据型和标称型 现在我们来讲KNN算法的工作原理：存在一个样本数据集，也称作训练样本集，并且样本中每条数据都存在标签。将新输入的没有标签的数据与训练样本数据集中
BFPRT线性查找算法
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
时间复杂度为 O (n^2) 的排序算法 | 京东物流技术团队
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
什么是时间复杂度？
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(
什么是空间复杂度？
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