程序员都用的算法复杂度速查表

密码，无疑在系统安全和网络安全中扮演着至关重要的角色。但是，随着具有强大密码破解能力的量子计算机不断取得实质性研究进展，目前广泛使用的RSA、ECC等公钥密码算法逐渐变得不再安全。这对于现有的密码体系而言可以说是毁灭性的威胁。现在，针对这一问题，清华大学魏

基本上所有正而八经的算法教材都会解释像快速排序quicksort和堆排序heapsort这样的排序算法有多快，但并不需要复杂的数学就能证明你可以逐渐趋近的速度有多快。大多数计算机专业的科学家使用大写字母 O 标记来指代“趋近，直到到达一个常数比例因子”，这

归并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表，称为2-路归并。所谓“分”，指的是将一个乱序数列不断

　　在管理工具打开本地安全策略，打开路径:安全设置\本地策略\审核策略，将全部审核策略配置为：成功,失败。包括审核策略更改、审核对象访问、审核进程跟踪、审核目录服务访问、审核账户登陆事件、审核特权使用、审核系统事件、审核账户管理、审核登陆事件共九项。　　身

双端队列，是一种具有队列和栈的性质的数据结构。双端队列中的元素可以从两端弹出，其限定插入和删除操作在表的两端进行。双端队列可以在队列任意一端入队和出队。双端队列，是一种类似于队列的元素的有序集合。它拥有两端，队首和队尾，并且元素保持在当前的位置。双端队列的

第一步，暴力解法。在没有任何时间、空间约束下，完成代码任务的开发。第二步，无效操作处理。将代码中的无效计算、无效存储剔除，降低时间或空间复杂度。第三步，时空转换。设计合理数据结构，完成时间复杂度向空间复杂度的转移。假设有任意多张面额为 2 元、3 元、7

美国持续封锁，华为的技术自研，已经深入到了AI底层算法层面上，并开始将研究成果面向业界开源。刚刚，华为诺亚实验室开源Disout算法，直接对标谷歌申请专利的Dropout算法。而且，在多项任务上，华为的新算法都超过了Dropout。这一算法背后的论文，已被

选择排序，时间复杂度 O(n^2), 下面要注意c语言传参入数组传入的是地址！，所以用sizeof求数组大小的时候，在自定义函数中求出来的sizeof就是指针的大小，为4；64位系统的话是8； 所以要在main函数中传入自定义方法给数组大小

　　1.是有限指令的集合。　　2.算法可以没有输入，但至少必须有一个输出。　　3.不会无限次执行。　　4.指令明确无歧义。　　空间复杂度S:该程序再算法运行期间占用的储存空间的大小。　　时间复杂度T:算法得出结果的耗费时间长短。当程序中确认到有n2的复杂度

1，用Python代码简单实现一个栈。实现pop/push及max方法，要求能在O时间内取得最大值。快排平均复杂度多少，最坏情况如何优化；请列举常见排序并通过代码实现任意三种。冒泡/选择/插入/快排。单向链表如何使用快速排序算法进行排序；Python中的列

有人说，数据结构与算法，计算机网络，与操作系统都一样，脱离日常开发，除了面试这辈子可能都用不到呀！有人说，我是做业务开发的，只要熟练API，熟练框架，熟练各种中间件，写的代码不也能“飞”起来吗？但是我有两个困惑：。在开篇中提到了复杂度分析，与大O表示法的概

随着然健系统规模的增加，计算相关的算法和数据结构不再构成主要的设计问题； 当系统由许多部分组成时，整个系统的组织，也就是所说的“软件架构”，导致了一系列的新的设计问题。架构设计本身是为了解决软件的复杂度。架构设计并不是要面面俱到，不需要每个架构都具备高性能

一个哈希表多大合适？\))，那么时间复杂度是\(O(1)?\)的，不过很显然，虽然节省了时间，但是浪费了空间．。平摊分析可以用来证明在一系列操作中，通过对所有操作求平均之后，即使其中单一的操作具有较大的代价，平均代价还是很小的。平摊分析保证在最坏情况下，每

平面最近点对是在谈到归并算法时常用的例子，其复杂度可以到达优秀的\;但当真正去实现这样的复杂度实际并不显然。进行merge,主要考虑距离中点横坐标距离不超过\的点集\(M\),最坏情况下\(M\)集合大小是\；但我们只需对集合中每个元素元素比较8次.所以复

从这个角度来看，线性分类器就是在利用学习到的模板，针对图像做模板匹配。线性分类器优缺点：算法简单和具有“学习”能力，线性分类器速度快、编程方便；但是可能拟合效 果不会很好。

算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。算法所执行的基本运算次数还与问题的规模有关。所谓平均性态分析，是指用各种特定输入下的基本运算次数的加权平均值来度量算法的工作量。其中额外空间包括算法程序执行过程中的工作单元以及某种数据结构所需要的附加存储空间。

也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可用空间复杂度与时间复杂度来衡量。这两段代码都可以称

虽然服务是逐步被拆分出来的，随着业务的演进，在某一时刻，可能需要我们重新审视服务划分得是否合理。本节向大家推荐两种服务划分的方法，首先介绍如何选择服务划分的方法。事件风暴就是把所有的关键参与者都召集到一个很宽敞的屋子里来开会，并且使用便利贴来描述系统中发生

五大特征1.有穷性:有限步之后结束不会出现无限循环2.确定性:不存在二义性,算法的每个步骤精确定义3.可行性:比如受限于计算机的计算能力，有的算法虽然理论上可行，但实际上无法完成4.输入：能被计算机处理的各种类型数据,如数字，音频，图像等5.输出：一至多个

经常见到一些开发人员在讲，使用框架是为了解决复杂度的问题，系统太复杂、业务太复杂，如果不用这些，做起来岂不是非常困难？实际的软件系统当然比作一把椅子复杂得多，但是这个例子中的方法，是解决复杂度问题的正道。没有工具能够解决你特定业务的的复杂度，因此，应该把一

FACEBOOK的工程师文化 项目的资源完全来自工程师的自愿 PM游说工程师，试图吸引工程师为他们的想法而工作 工程师自己决定去干哪个产品经理的活，工程师的头儿几乎可以说是放任手下各行其是 工程师自己处理所有的事情。

大家知道，搜索引擎技术不仅仅是类似百度首页的应用，还可以衍生出数据分析工具，商务智能工具等许多有卖点的应用，甚至是社会化关系通道的发现。甚至这些非搜索引擎的搜索引擎产品才是最重要的，因为你不需要去做百度做的事情。所以，搜索引擎技术要了解原理，才可以扩展，离

我们已经介绍了信息熵，它是信息论的基础，我们这次谈谈信息论在自然语言处理中的应用。这种想法是对的，而且今天的语音识别和机器翻译也是这么做的。事实上，在贾里尼克的人研究语言模型时，世界上既没有像样的语音识别系统，更没有机器翻译。信息熵正是对不确定性的衡量，因

我发现大多数的机器学习相关的书都是遍历各种算法和案例，为大家讲解各种各样算法的原理和用途，但却对调参探究甚少。这中间有许多原因，其一是因为，调参的方式总是根据数据的状况而定，所以没有办法一概而论；其二是因为，其实大家也都没有特别好的办法。

每一条指令必须有充分明确的目标，不可有歧义在计算机能处理的范围之内描述应不依赖于任何一种计算机语言以及其具体的实现手段。复杂度排序：常数<logn<n<nlogn<n2<n3<2n<n!, an)操作集：线性表L∈

写在前面咱不是计算机专业的，却一直对计算机算法感兴趣，也一直致力于减小自己程序的复杂度[捂脸]，昨日吃饭时，某老铁考我一道算法题，思索良久，辗转反侧，夜不能寐，遂厚着脸皮去问答案，然则令吾汗颜，果真是一波骚操作……给定一个非空整数数组, 除了某个元素只出现

如果极限情况下，每个public函数都是一个独立运行的服务，如此一来反倒是增加系统的复杂度。如此看来，微服务只不过是解决了部分功能的扩展性的问题。和SOA架构或者monolic相比，并没有根本性的改变。这也是熵增原理的一种体现。这都是强调服务总线的 SOA

来自北京邮电大学的研究人员开发了一种AI模型压缩算法，可以让深度学习的运算不再依赖高昂的计算和存储设备，保持模型的识别精度无损的前提下，显著降低模型的计算复杂度，本文带来技术解读。研究人员称，模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计

简单来说，数据结构就是数据的存储方式，比如数组就是把数据存在一段连续的内存上，而链表则是通过指针的关联将数据存在任意可用的内存上；栈是先进后出，队列是先进先出。而算法则是对这些数据的操作方法，比如数据的插入、查找、删除、排序等。二者相辅相成，互为一体，数据

软件架构的意义软件架构的意义是什么，有很多不同的理解和争议，这里不想就软件架构的意义给出完整的定义，而是想聊聊其中的一点：软件架构是沟通 ，关于软件架构的更多意义，建议参考这篇别人的旧文。因为软件工程本身是一个组织一群人为了一个问题进行创造性劳动的过程，因

首先，这和研究数据结构和算法的目的有关——“快”而“省”的解决问题。那么如何衡量算法的性能呢？就需要算法复杂度分析。但是，这种方法有两个问题：。1）结果非常依赖于测试环境。比如，用 Core i3 和用 Core i8 运行程序所需的时间是不同的；2）结果

js内置方法indexOf，我没有找到这个方法的复杂度，但是我猜测应该也是O。所以，和Tree的删除比较，Tree的方法确实更快一点。BinarySearchTree的优点就像上面说的，当数据是无序的时候，插入，删除，排序，查找功能复杂度比较低。或者更进一

优秀的程序员总是能优雅的组织自己的代码，清晰的编写思路，合理的组织结构划分，从小的功能组件，到大的模块结构，都能通过合理的巧妙的搭配，不仅能化复杂为简单，更能提升代码运行效率，提高代码的可维护性。我们作为前端开发，都应该具有这样的能力。当前你也可以做一个事

穷举法减而治之贪心算法所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。O: 基本运算 + - * / % 寻址 跳转O: 二分查找O: 枚举约数O: 线性查找O(

解决方案对于列表、元组这样的数据结构，可以使用切片来很方便的实现，例如保存列表l的最后3个元素就可以直接l[-3:]. 构造deque对象时，如果不指定maxlen，那么deque的元素个数会不断增加；如果指定了maxlen，那么当元素的个数超过maxle

0 - 前言实际生活中我们需要对很多数据进行处理，排序就是其中之一。而面试的时候一些排序算法、设计模式也是很多面试官的青睐，所以我们更需要理解这些常用的排序算法的思路，排序的代码就不在文章内贴出来了。Talk is cheap, show me the c

时间复杂度 O 意味着什么？写给小白的时间复杂度指南。代码实例以 Python 语言编写。那么肯定是要拆分成小的文件一个一个来处理，最终在合并成一个排好序的大文件。插值查找和斐波那契查找是在二分查找的基础上的优化查找算法。则得到的最终结果是0000 000

Vue是一款前端开发框架，现在的框架本身是帮我们把一些重复的经过验证的模式，抽象到一个设计好的封装的API中，帮我们去应对这些复杂的问题。进一步说，是所要解决的问题的内在复杂度，与所使用的工具的复杂度进行对比。怎么看待前端框架的复杂度呢,现在的前端开发已经

一，密码最少长度为6位，并至少包含3种复杂类别的字符（如Abc134或者abc12#符合如abc123123(就不符合）

char* ch = malloc; 申请一一字节内存大小的空间给ch。写一个函数时，圈复杂度最好低于15.

体验到算法之美后，那么面对同一个问题却有着众多的解决方案。我们心里应该会有点B数。所以，本博客不会花大篇幅去描述，算法的特性和概念。直接进入时空复杂度的计算。时间复杂度概念：算法需要运行的时间，一般将算法的执行次数作为时间复杂度的度量标准。int i =

在量子计算机研究的早期，计算机科学家提出了一个问题，他们知道这个问题的答案将会揭晓这些未来机器的强大力量背后的秘密。在 5 月底在线发布的一篇论文中《Oracle Separation of BQP and PH》，计算机科学家 Ran Raz 和 Avi

排序，作为数据上的基础运算，从计算伊始就有着极大的吸引力。虽然当前已有大量的卓越算法，但基于比较的排序算法对 比较有着根本的需求，也就是 O 时间复杂度。近年来，随着大数据的兴起，效率对数据处理而言愈为重要，研究者们也做了许多努力来提高排序算法的效率。大部

软件架构的意义软件架构的意义是什么，有很多不同的理解和争议，这里不想就软件架构的意义给出完整的定义，而是想聊聊其中的一点：软件架构是沟通 ，关于软件架构的更多意义，建议参考这篇别人的旧文。因为软件工程本身是一个组织一群人为了一个问题进行创造性劳动的过程，因

两个单词如果包含相同的字母，次序不同，则称为字母易位词。例如，“silent”和“listen”是字母易位词，而“apple”和“aplee”不是易位词。请定义函数检查两个单词是否是字母易位词。要求算法复杂度尽量低。思路一首先，最基本的思路，便是检测字符串

在美国的计算机程序及代码问答平台Stack Overflow上，有这样一个神级问题，它在2013年被提出之后，就引发了上千人总计万字以上的激烈讨论：如何在洗完衣服后把洗衣机里10双不同花色甚至大小的袜子精准并高效地匹配起来呢？如果真要追本溯源，排序从某种意

现在是一个技术发展非常快的时代，对于技术人而言，面对层出不穷的新技术，怎么跟上节奏？很多人对此可能无所适从。不光是个人，公司和组织也是如此，如何让组织跟上技术最新发展，保证组织竞争力？这是在这个第四次工业革命时代每个组织都在面对的挑战。所以今天跟大家分享的

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在描述算法复杂度时,经常用到o, o, o, o来表示对应算法的时间复杂度, 这里进行归纳一下它们代表的含义:. O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。比如常见的遍历算法。O同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍