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好像和冒泡有关， 面对这些乱七八糟的 数字字母公式， 请问我应该买什么书回来学习
第 1 条附言 · 2017-07-29 11:07:55 +08:00
感谢所有回复的朋友
你们说的线性、极限语言、微积分 这些词汇，基本从来都没有听过
看来我一定要好好学习
你们说的线性、极限语言、微积分 这些词汇，基本从来都没有听过
看来我一定要好好学习
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fuermosi777 2017-07-29 01:27:46 +08:00
算法 4
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lydasia 2017-07-29 01:34:04 +08:00 via iPhone
算法复杂度
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weyou 2017-07-29 01:44:00 +08:00 via Android
买高中数学书就可以了
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xupefei 2017-07-29 01:59:47 +08:00  1
指的是如果输入数据的量是 n，这个算法需要进行 n 平方次的运算。注意这里指的不是算法的运行时间。
这叫 Big O notation。 |
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crab 2017-07-29 02:03:26 +08:00
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MCVector 2017-07-29 04:14:29 +08:00 via Android
可以理解为计算时间是问题规模的函数。这个函数是个多项式，而且最高次幂是 2。
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Andiry 2017-07-29 04:40:33 +08:00
用小学生的语言来讲：
排序一个十个数的数组，可能要做一百次运算； 排序一个一百个数的数组，可能要做一万次运算； 依此类推 |
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starvedcat 2017-07-29 06:04:05 +08:00 1
不需要买书，上网看文章就行
搜索“时间复杂度” |
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skadi 2017-07-29 08:58:26 +08:00
O 渐近时间复杂度.
就是说这个算法的时间复杂度是输入 N 的平方. po 大概需要一本算法导论进阶. |
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zander 2017-07-29 09:11:27 +08:00 via Android
抽象概念，复杂度。
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kindjeff 2017-07-29 10:21:31 +08:00
只上过小学太困难了吧，至少还得看初中和高中数学呀
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ipwx 2017-07-29 10:27:06 +08:00
严格的大 O 定义要用极限语言，有微积分基础才行。
所以楼主别追求严格定义了，形象理解一下就行。就是这个算法消耗的时间和你的数据量成平方相关，系数不确定。但是常数系数一般在算法复杂度分析里面忽略。 复杂度分析理论的优势是，不需要跑一下程序，就可以估计算法之间的优劣。 |
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lzjamao 2017-07-29 10:31:31 +08:00
x 与 y 的关系趋势。
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lzjamao 2017-07-29 10:33:12 +08:00
@lzjamao
1.线性关系。如 x 增加 1，y 增加 1，y = x + 1。放大 2 倍，y 也放大 2 倍。y = x * 2 2.非线性关系。如 x 增加 1，x^2 + y ^ 2 = 1 （ x 的 2 的平方根），x 为正数或负数减时。y 都有两种结果 |
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zyqf 2017-07-29 10:52:09 +08:00 via Android
通俗理解即：是衡量算法快慢的一个指标
所有算法都能得出这个时间复杂度，解决相同问题的不同算法的优劣，一般是根据时间复杂度衡量。 |
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ic2y 2017-07-29 12:51:48 +08:00
买本《数据结构与算法》研究研究吧，先 不要买《算法导论》 《算法分析》 这种巨难的书
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ovear 2017-07-29 12:58:39 +08:00
LS 说的好复杂。。
语句频度中，最高的数量级。。 语句频度：一条语句执行的次数 for(int i = 0; i<n; i++){ do(); //语句频度 n } for(int i = 0; i<n; i++){ sout("a");//语句频度 n for(int j = 0; j<n; j++){ do();//语句频度 n^2 } } 语句频度之和 n^2 + n 算法复杂度 O(n^2) |
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