精华内容
下载资源
问答
  • 2021-04-07 15:21:01

    1. std::find

    template
    inline _InputIter find(_InputIter __first, _InputIter __last, const _Tp& __val, input_iterator_tag)
    {
        while (__first != __last && !(*__first == __val))
        ++__first;
        return __first;
    }

    时间复杂度是O(n).

     

     2. map::find   和  set::find

    因为容器STL采用是map和set内部是红黑树实现的。因此map和set内部的find函数查找时间复杂度是O(logn).

     

    3.  vector内部没有find函数,采用的是algorithm的find函数

    朴素的查找方法,O(n).

    更多相关内容
  • 您已经知道它运行int(log(n, 2))次...这里,您需要知道range和{}函数时间复杂性。我可以给你答案,事实上你可以猜出来,但你不能真正证明这一点,除非你开始读CPython的源代码。所以,让我们用一些简单的时间来...

    您已经知道它运行int(log(n, 2))次迭代。(您可以很容易地测试这一点,只需在循环中添加一个计数器,然后用1、2、4、8、16、32、64等调用它,并看到计数器每次n加倍时增加1。)

    现在你想知道循环内部需要多长时间。这里,您需要知道range和{}函数的时间复杂性。我可以给你答案,事实上你可以猜出来,但你不能真正证明这一点,除非你开始读CPython的源代码。所以,让我们用一些简单的时间来测试一下:import timeit

    for i in range(20):

    n = 1 << i

    t = timeit.timeit(lambda: list(range(n))

    print('{} takes {}'.format(n, t))

    如果你运行这个程序,你会看到,一旦你超过了32,加倍n似乎要花两倍的时间。所以,这意味着list(range(n))是O(n),对吗?在

    让我们验证一下这是否合理。我不知道您使用的是python2.x还是3.x,所以我会用两种方法来解决。在

    在2.x中:range(n)必须计算n个整数,并构建一个长n值的列表。看起来应该是O(n)。在

    在3.x中:range(n)只返回一个记住数字n的对象。应该是O(1)。但是我们在这个range上调用list,它必须迭代整个范围,计算所有的n整数,并构建一个长n值的列表。所以还是O(n)。在

    把它放回你的循环,你有O(logn)次循环,每一次O(i)复杂度。因此,总时间为O(1)+O(2)+O(4)+O(…)+O(n/4)+O(n/2)+O(n),总和的步数为对数(n)。换句话说,它是geometric sequence的和。现在你可以解决问题了。(或者,如果不是的话,你就被困在一个新的部分,如果你自己想不出来的话,有人可以很简单地为你作答。)

    你计算出总和是-(1-2**log(n,2))。这不太正确,因为你想要一个封闭的范围,而不是一个半开放的范围,所以它应该是-(1-2**log(n+1,2))。但这可能是我的错,没有解释清楚,这并不重要,所以让我们先看你的版本。在

    2**log(n, 2)显然是{}。(如果你对求幂和对数的理解还不足以理解为什么,你应该找一本数学教程,但同时你可以用各种不同的n来测试它,以说服自己。)

    同时,任何x的-(1-x)就是x-1。在

    所以,总和就是n-1。在

    如果您返回并使用正确的log(n+1, 2)而不是log(n, 2),您将得到2n-1。在

    那么,对吗?让我们用一些实际数字来测试。在

    如果n = 16,则得到{}。如果n = 1024,则得到1+2+4+…+256+512+1024 = 2047 = 2n-1。任何2次幂你都能得到正确的答案。对于非2的幂,比如1000,得到1+2+4+…+256+512+1000 = 2023,这并不完全是2n-1,但它总是在2的因子范围内。(事实上,它是n + 2**(ceil(log(n, 2)) - 1,或者n + m - 1,其中m是{}四舍五入到2的幂次方。)

    不管怎样,n-1,2n-1,n + 2**(ceil(log(n, 2)) - 1……这些都是{}。在

    你可以回过头来测试这一点,用不同的值n来计时整个函数,看看除了非常小的数字之外,当你加倍n时,所花的时间大约是原来的两倍。在

    展开全文
  • 之后还会介绍空间复杂度以及python内置函数时间复杂度。1.简介先看一下什么是时间复杂度:衡量代码的好坏,包括两个非常重要的指标:运行时间和占用空间。代码的绝对执行时间是无法估计的,但可以预估代码的基本...

    上一篇博客已经给大家介绍了一些算法题,明天刚好是中秋了,这里祝大家中秋快乐。刚好赶上数学建模了,今天就先介绍与衡量算法水平的重要指标时间复杂度吧。在时间充裕情况下会更新5+2。之后还会介绍空间复杂度以及python内置函数的时间复杂度。

    1.简介

    先看一下什么是时间复杂度:

    衡量代码的好坏,包括两个非常重要的指标:

    运行时间和占用空间。

    代码的绝对执行时间是无法估计的,但可以预估代码的基本执行次数。

    2.程序中最常见的四种执行方式有

    (1)t(n) = kn,执行次数是线性的。

    可以理解为有一个任务,完成全部要达到n,每k个时间完成任务的1/n,则完成全部任务所需要的时间为kn个时间。

    (2)t(n) = klog(a)(n),执行次数是对数的。

    可以理解为有一个任务,完成全部要达到n,每k个时间完成任务的1/a,然后下一个时间完成剩下任务的1/a,依次循环,则完成全部任务所需要的时间为kloa(a)n个时间。

    (3)t(n) = k,执行次数是常量的。

    可以理解为有一个任务,完成全部要达到n,则k个时间完成任务的n,也就是需要k个时间完成所有任务,这个是可以得到代码的绝对执行时间的,则完成全部任务所需要的时间为k个时间。

    (4)t(n) = 0.5n^2 + 0.5n,执行次数是一个多项式。

    可以理解为有一个任务,完成全部要达到n,完成第一个1要1个时间,完成第二个1要2个时间,就是不断相加,这里简化了,则完成全部任务所需要的时间为0.5n^2 + 0.5n个时间。

    (5)时间复杂度

    但是上面的不同情况的由于算法不同无法比较,而且有时候根据n的取值比较结果也不同。这时候就有了渐进时间复杂度的概念:

    若存在函数 f(n),使得当n趋近于无穷大时,t(n)/ f(n)的极限值为不等于零的常数,则称 f(n)是t(n)的同数量级函数。

    记作t(n)= o(f(n)),称o(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度,简称时间复杂度,也被称为大o表示法。

    (6)时间复杂度的规则

    如果运行时间是常数量级,用常数1表示;

    只保留时间函数中的最高阶项;

    如果最高阶项存在,则省去最高阶项前面的系数。

    就是当运行时间不是常数时,省去前面的k系数。

    一般常见的时间复杂度的比较为:o(1)

    希望与广大网友互动??

    点此进行留言吧!

    展开全文
  • 上一篇--JavaScript 算法之复杂度分析文章中介绍了复杂度的分析,相信小伙伴们对常见代码的时间或者空间复杂度肯定能分析出来了。 思考测试 话不多说,出个题目考考大家,分析下面代码的时间复杂度(ps: 虽然说并不会...
  • vector、map、queue 等 C++ 常用 STL的特性、函数时间复杂度和用法。
  • 这么做虽然不会影响算法的时间复杂度,但会对常数项产生显著的影响,这决定了你的一段程序能多快跑完。操作平均情况最坏情况复制[注2]O(n)O(n)取元素O(1)O(n)更改元素[注1]O(1)O(n)删除元素O(1)O(n)遍...
  • find函数 在集合中找到第一个元素值等于$x$的迭代器,若不存在的话,返回s.end()。时间复杂度为$O(log n)$ 1 2 3if(s.find(3)!=s.end()){ cout和upper_bound函数 用法与$find$类似,但查找的条件略有不同,时间...
  • set的find()函数

    千次阅读 2020-02-02 17:46:07
    时间复杂度为O(logN),N为set内元素的个数 #include<iostream> #include<set> using namespace std; int main() { set<int> st; for(int i=0;i<=3;i++) { st.insert(i); } set<int>...
  • 解决方案 Dig into the CPython source code and visit Objects/listobject.c, you will find the source code for the count() method in there. It looks like this: static PyObject * list_count(PyListObject ...
  • 第一个 Hello, World 的例子中 T(n) = 2,所以我们说那个函数(算法)的时间复杂度为 O(1)。 T(n) = n + 29,此时时间复杂度为 O(n)。 我们知道高次项对于函数的增长速度的影响是最大的。n^3 的增长速度是远超 n^2 的...
  • 时间复杂度和空间复杂度是考量算法性能的重要指标,尤其是时间复杂度,因为计算时间的快慢,直接影响到用户的体验,而占用的内存可以在物理形式上解决。 先说说什么是算法? 算法是解决编程问题的代码实现过程,比如...
  • HashMap底层查找的时间复杂度

    千次阅读 2021-08-03 17:50:47
    面试题:HashMap底层查找的时间复杂度? 问题分析 这个问题问的是查找的时间复杂度,考察的是HashMap底层数据的存储,我们直到java8之后,HashMap的存储结构为数组+链表+红黑树。所以结合HashMap的存储结构来进行...
  • 时间复杂度:假设存在函数g,使得算法A处理规模为n的问题示例所用时间为T(n)=O(g()),则称0(g(n)为算法A的渐近时间复杂度,简称时间复杂度,记为T(n) 分析算法时,存在几种可能的考虑: 1.算法完成工作最少需要多少...
  • 不同操作的时间复杂度近似为: 插入: O(logN) 查看:O(logN) 删除:O(logN) hash_map, hash_set, hash_multimap, and hash_multiset 上述四种容器采用哈希表实现,不同操作的时间复杂度为: 插入:O(1),...
  • HashMap的时间复杂度分析

    千次阅读 2019-12-17 14:46:36
    HashMap容器O(1)的查找时间复杂度只是其理想的状态,而这种理想状态需要由java设计者去保证。 在由设计者保证了链表长度尽可能短的前提下,由于利用了数组结构,使得key的查找在O(1)时间内完成。 可以将 HashMap...
  • 算法的时间复杂度和空间复杂度

    千次阅读 2022-03-09 18:56:06
    常见时间复杂度以及复杂度oj练习 一. 算法的效率 1. 如何衡量一个算法的好坏 如何衡量一个算法的好坏呢?比如对于以下斐波那契数列: long long Fib(int N) { if(N < 3) return 1; return Fib(N-1) + ...
  • 算法时间复杂度-对数复杂度

    千次阅读 2020-04-07 22:43:06
    衡量一个算法性能好坏的指标:时间复杂度、空间复杂度 在上位机中,更关注时间复杂度时间复杂度的衡量方法:大O计法 常见的几种时间复杂度:O(n3) O(n2) O(nlogn) O(n) O(log n) O(1) 在分析时间复杂度时,对数...
  • python 里面内置的 in 时间复杂度

    万次阅读 2020-09-03 14:41:12
    今天看之前实现的剑指 offer 的第一题 二维数组中的查找 博文时 https://blog.csdn.net/qq_43657442/article/details/105969936,... def Find(self, target, array): for line in array: #遍历每一行 if target in l
  • 时间复杂度分析

    千次阅读 2020-11-08 16:04:34
    时间复杂度分析更多的是对要编写的代码进行一个事前预估分析的一个过程,通过事前大致分析出算法执行的时间和所需要的空间(空间复杂度分析)从而在事前对代码进行调整优化,确保代码的质量。 与事前分析法对用的是...
  • 算法中七种常见的时间复杂度

    万次阅读 多人点赞 2020-09-17 17:11:17
    O(kⁿ) — 指数复杂度 我们的倒数第二个常见时间复杂度是指数复杂度,即随着输入规模的增加,运行时间将按固定倍数来增长。一个典型的例子是直接计算斐波纳契数列中的第 n 项。 def nth_fibonacci_term(n: int) -> ...
  • 时间复杂度find复杂度是O(N*M) 朴素的算法O(N*M) 朴素的算法。 代码十分简单: C++语言 class Solution { public : int strStr ( string haystack, string needle) { return haystack....
  • 算法时间复杂度

    千次阅读 多人点赞 2021-01-22 01:01:34
    在算法基础中,我们简单介绍了什么是算法、对算法的要求,以及说了评断...这次不仅将介绍衡量算法效率的一个概念——时间复杂度,不仅会提供常见算法时间复杂度,还会介绍如何计算算法的时间复杂度。欢迎浏览和斧正~
  • 时间维度:是指执行当前算法所消耗的时间,我们通常用「时间复杂度」来描述。 空间维度:是指执行当前算法需要占用多少内存空间,我们通常用「空间复杂度」来描述。 因此,评价一个算法的效率主要是看它的时间...
  • 时间复杂度和空间复杂度的简单讲解

    万次阅读 多人点赞 2018-01-07 12:55:26
    一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的...首先要说的是,时间复杂度的计算并不是计算程序具体运行的时间,而是算法执行语句的次数。 当我们面前有多个算法时,我们可以通过计算时间复杂度,判断出哪一
  • 这里就要用到我们今天要讲的内容:时间、空间复杂度分析。 为什么需要复杂度分析? 首先,我可以肯定地说,你这种评估算法执行效率的方法是正确的。很多数据结构和算法书籍还给这种方法起了一个名字,叫事后统计法...
  • 请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数.返回在二维数组是否包含此数字. 例如下面的二维数组就是每行、每列都递增排序。如果在这个数组中查找数字7,则返回true; 如果査找数字5,由于数组不含有该数字,则...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 47,124
精华内容 18,849
关键字:

find函数时间复杂度