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  • Git 实用技巧

    千人学习 2019-11-24 18:20:42
    为了让同学们可以利用碎片化时间来灵活学习,在教程文章中大程度降低了上下文的依赖,让大家可以在工作之余进行学习与实战,并同时掌握里面涉及的Git不常见操作的相关知识,理解Git工具在工作遇到的问题解决思路和...
  • Redis 从入门到精通

    千人学习 2019-09-21 14:21:06
    【超实用课程内容】 本课程主要内容主要包含Redis API基本操作以及Redis 集群 哨兵等核心内容的讲解,结合实际案例,做到学完即可解决实际问题。 【课程如何观看?】 PC端:...
  • 面试之排序算法

    千人学习 2019-12-24 15:54:46
    排序算法是我们面试被问到最多的基础算法,本课程详细介绍了七种排序算法,包括插入排序、选择排序、冒泡...每种算法都详细介绍了核心思想、详细步骤、时间复杂度和代码实现,希望帮助大家深入理解排序算法,搞定面试!
  • 数字图像处理实战

    千人学习 2019-06-07 12:08:03
    本课程内容主要选取自stanford EE368/CS232 课程的学生作业。我将给大家分享几个有趣案例,争取把算法流程原理、代码部署都讲清楚。本次课程包含图像算法和机器... 由于个人时间精力有限,课程将每隔2-3周发布一次。
  • 除此之外,你还可以收获每一章节遇到的重难点问题的解决方案。 【课程如何观看?】 PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26227 移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦) 本课程为录播课,课程永久有效...
  • 动态规划(dp) 01背包问题的动态规划解法递归方程为: 当 j &...此时时间复杂度为O(n) 回溯法 使用回溯法解决01背包问题时,若可选物品为n个,则其解空间由长度为n的0-1向量组成~ 此时时...

    动态规划(dp)

    01背包问题的动态规划解法递归方程为:

    当 j >= wi 时, m(i, j) = max { m(i-1, j), m(i-1, j-wi) + vi };
    当 j < wi 时, m(i, j) = m(i-1, j)
    

    此时时间复杂度为O(n)

    回溯法

    使用回溯法解决01背包问题时,若可选物品为n个,则其解空间由长度为n的0-1向量组成~

    此时时间复杂度为O(n2^n)

    分支限界法

    使用分支限界法时,首先要对数据进行预处理,将物品重量价值按从小到大排列。分治限界法的缺点是占用内存大,效率不高~

    时间复杂度为O(2^n)

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  • java数据结构算法

    千人学习 2019-11-22 10:12:46
    稀疏数组、单向队列、环形队列、单向链表、双向链表、环形链表、约瑟夫问题、栈、前缀、中缀、后缀表达式、中缀表达式转换为后缀表达式、递归与回溯、迷宫问题、八皇后问题、算法的时间复杂度、冒泡排序、选择排序...
  • TSP旅行商时间复杂度与空间复杂度

    万次阅读 2016-10-04 11:43:40
    TSP(旅行商问题):动态规划算法: 空间复杂度:2^n,分析:动态规划需要枚举所有子图,那么对于n个点的图来说共有多少子图呢?因为每个点都有选与不选的权力,so,需要2^n空间 来存储。 时间复杂度:2^n*n^2 ,...


    TSP(旅行商问题):动态规划算法:初始节点已经给定的情况下:

    空间复杂度:

    分析:以4个节点为例:



    以最终回到1节点为例:n-1项即为d12,d13,d14(即当k=1时,k*(n-1))。


    时间复杂度:

    分析:由于每个k规模的子问题需要进行k-1次比较运算求最小值,所以得到上述公式。


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  • 多项式时间算法

    万次阅读 2012-02-27 16:33:53
    定义:若存在一个常数C,使得对于...一个优化问题如果已经找到了多项式时间算法,则称该问题为多项式时间可解问题,并将这类问题的集合记为P,因此多项式时间可解问题就称为P类问题。 一个问题如果没有找到多项式时

    定义:若存在一个常数C,使得对于所有n>=0,都有|f(n)| <= C*|g(n)|,则称函数f(n)是O(g(n))。时间复杂度是O(p(n))的算法称为多项式时间算法,这里p(n)是关于n的多项式。不能够这样限制时间复杂度的算法被称为指数时间算法。

    例如:时间复杂度为O(nlog(n))、O(n^3)的算法都是多项式时间算法,时间复杂度为O(n^log(n))、O(n!)、O(2^n)的算法是指时间算法。

    一个优化问题如果已经找到了多项式时间算法,则称该问题为多项式时间可解问题,并将这类问题的集合记为P,因此多项式时间可解问题就称为P类问题。

    一个问题如果没有找到多项式时间算法,那么直觉上它是“难解”的,但又往往无法证明多项式时间算法的不存在性。由于在寻找有效算法上的失败未必一定意味着这样的算法不存在,这就给理论工作者带来了一个难题:一方面证明一个问题不存在多项式时间算法是困难的,至今尚未给出;另一方面有越来越多的问题无法给出多项式时间算法。同时,理论工作者又渴望解决此难题。为此,在20世纪70年代提供了一个漂亮的理论,它把这种失败归结为一个深刻的数据猜想,这个理论就是NP-完全性理论。

    定义:给定一个判定问题,如果存在一个算法,对任何一个答案为“是”的实例I。该算法首先给出一个猜想,该猜想规模不超过I的输入长度的某个多项式函数,且验证猜想的正确性仅需多项式时间,则称该问题属于NP类。

    定义:如果NP类中所有问题都可以多项式时间归约到NP类中某个问题x,则称x是NP-完全问题。

    定义:如果某优化问题x的判定问题是NP-完全的,则称问题x是NP-难的;如果x的判定问题是强NP-完全的,则称x是强NP-难的。

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  • 归并排序时间复杂度分析

    万次阅读 多人点赞 2017-09-09 10:18:34
    时间=分解时间+解决问题时间+合并时间。分解时间就是把一个待排序序列分解成两序列,时间为一常数,时间复杂度o(1).解决问题时间是两个递归式,把一个规模为n的问题分成两个规模分别为n/2的子问题时间为2T(n/2)....

    归并排序时间复杂度分析

    主要参考了他的博文,他还讲解了其他排序的时间复杂度分析及算法实现。

    可以说合并排序是比较复杂的排序,特别是对于不了解分治法基本思想的同学来说可能难以理解。总时间=分解时间+解决问题时间+合并时间。分解时间就是把一个待排序序列分解成两序列,时间为一常数,时间复杂度o(1).解决问题时间是两个递归式,把一个规模为n的问题分成两个规模分别为n/2的子问题,时间为2T(n/2).合并时间复杂度为o(n)。总时间T(n)=2T(n/2)+o(n).这个递归式可以用递归树来解,其解是o(nlogn).此外在最坏、最佳、平均情况下归并排序时间复杂度均为o(nlogn).从合并过程中可以看出合并排序稳定。
    用递归树的方法解递归式T(n)=2T(n/2)+o(n):假设解决最后的子问题用时为常数c,则对于n个待排序记录来说整个问题的规模为cn。

    这里写图片描述

    从这个递归树可以看出,第一层时间代价为cn,第二层时间代价为cn/2+cn/2=cn…..每一层代价都是cn,总共有logn+1层。所以总的时间代价为cn*(logn+1).时间复杂度是o(nlogn).

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  • 数据结构核心原理与算法应用

    千人学习 2019-09-03 17:50:03
    为此,樊老师结合多年的工作经验,经过长时间的准备,精心打造了《数据结构基本原理与算法应用》课程,本课程不拘泥于任何一门编程语言,从实际应用出发,深入浅出,注重学员对于课程知识的整体掌握与深入理解。...
  • Chrome内核浏览器显示【您的时钟快了,您计算机的日期和时间不正确】解决办法一、问题描述二、问题解决办法三、遇到问题&解决问题 叮嘟!这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头,今天也是努力进步的...
  • 2013全国中小学继续教育网教师远程学习挂机助手

    千次下载 热门讨论 2013-04-19 10:28:46
    若使用本挂机软件远程学习则软件会自动更新学习时间(可自动过验证码),这样教师可认真学习而不用担心学习时间问题了。本软件对在全国中小教师继续教育网的各种远程培训学习全国各省份都能使用。因为全国中小学教师...
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  • 从零开始自然语言处理

    千人学习 2019-08-07 14:38:22
    通过使用NLP以及它的组件,我们可以管理非常大块的文本数据,或者执行大量的自动化任务,并且解决各式各样的问题,如自动摘要,机器翻译,命名实体识别,关系提取,情感分析,语音识别,以及主题分割等等。...
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空空如也

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