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  • 实现算法的时候,通常会...渐进时间复杂度时间复杂度是算法运算所消耗的时间,因为不同大小的输入数据,算法处理所要消耗的时间是不同的,因此评估一个算运行时间是比较困难的,所以通常关注的是时间频度,即算法...

    在实现算法的时候,通常会从两方面考虑算法的复杂度,即时间复杂度和空间复杂度。顾名思义,时间复杂度用于度量算法的计算工作量,空间复杂度用于度量算法占用的内存空间。

    本文将从时间复杂度的概念出发,结合实际代码示例分析算法的时间复杂度。

    渐进时间复杂度

    时间复杂度是算法运算所消耗的时间,因为不同大小的输入数据,算法处理所要消耗的时间是不同的,因此评估一个算运行时间是比较困难的,所以通常关注的是时间频度,即算法运行计算操作的次数,记为T(n),其中n称为问题的规模。

    同样,因为n是一个变量,n发生变化时,时间频度T(n) 也在发生变化,我们称时间复杂度的极限情形称为算法的渐近时间复杂度,记为O(n),不包含函数的低阶和首项系数。

    我们以如下 例子来解释一下:

    如上例子中,我们根据代码上执行的平均时间假设,计算 run_time(n) 函数的时间复杂度,如下:

    上述时间复杂度计算公式T(n) ,是我们对函数 run_time(n) 进行的时间复杂度的估算。当n 值非常大的时候,T(n)函数中常数项 time0 以及n的系数 (time1+time2+time3+time4) 对n的影响也可以忽略不计了,因此这里函数run_time(n) 的时间复杂度我们可以表示为 O(n)。

    因为我们计算的是极限状态下(如,n非常大)的时间复杂度,因此其中存在以下两种特性:

    低阶项相对于高阶项产生的影响很小,可以忽略不计。 最高项系数对最高项的影响也很小,可以忽略不计。

    根据上述两种特性,时间复杂度的计算方法:

    1.只取最高阶项,去掉低阶项。

    2.去掉最高项的系数。

    3.针对常数阶,取时间复杂度为O(1)。

    我们通过下面例子理解一下常见的时间复杂度,如下:

    时间复杂度:常数阶 O(1)

    时间复杂度:线性阶 O(n)

    时间复杂度:线性阶 O(n)

    时间复杂度:平方阶 O(n^2)

    时间复杂度:平方阶 O(n^2)

    时间复杂度:平方阶 O(n^2)

    时间复杂度:立方阶 O(n^3)

    时间复杂度:对数阶 O(logn)

    随着问题规模n的不断增大,上述时间复杂度不断增大,算法的执行效率越低,时间复杂度排序如下:

    练习一下

    如下count_sort 函数实现了计数排序,列表中的数范围都在0到100之间,列表长度大约为100万。

    如上count_sort 函数的 空间复杂度为 O(n),公式如下:

    总结

    以上所述是小编给大家介绍的Python算法中的时间复杂度问题,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我们网站的支持!

    如果你觉得本文对你有帮助,欢迎转载,烦请注明出处,谢谢!

    本文标题: Python算法中的时间复杂度问题

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/287185.html

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    mysql数据库按时间条件查询,刚开始网上搜的都是各种mysql对时间的函数处理

    例如查当天:"SELECT count(*) FROM operationitem where TO_DAYS(begintime) = TO_DAYS(NOW()) "

    是可以实现,但随着时间条件的复杂越来越难以实现例如:按客户输入时间段,按星期,按月。。。后来试了下直接把时间以字符转形式在sql语句中进行比较运算,发现竟可以实现!看代码

    		
    String sql = "SELECT count(*) FROM operationitem  WHERE begintime>=?and begintime<?";
    		

    这样多的话按时间查询就变得超简单,查询前只需要封装好时间格式就好了

    例如

    查当天传入参数“2020-10-23 00:00:00” ,“2020-10-24 00:00:00”

    查当月传入参数“2020-10-01 00:00:00” ,“2020-11-01 00:00:00”

    。。。。但不知到这样会有怎样的弊端,请哪位大神不吝赐教!

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在count函数中输入比较运算