首页 > TAG信息列表 > log2n
【C# 数据结构与算法】 查找算法
概览 查找算法相关的概念 查找定义：根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）。 查找算法分类： 1）静态查找和动态查找； 注：静态或者动态都是针对查找表而言的。动态表指查找表中有删除和插入操作的表。 2）无序查找和有序查找。 无序查找：被查找数列算法（2）---算法复杂度理论
算法复杂度：分为时间复杂度和空间复杂度，一个好的算法应该具体执行时间短，所需空间少的特点。 结论： 复杂度与时间效率的关系 C < log2n < n < n*log2n < n2 < n3 < 2n < 3n < n! （c是一个常量,n是一个变量且比c大） |-----------------|--------|-------------| 较好完全二叉树的性质
性质4表明了完全二叉树的结点数 n 与完全二叉树深度 k 之间的关系，2^(k-1) - 1 ~ 2^k -1 性质5：如果对一棵有 n 个结点的完全二叉树（深度为(log2n 向下取整)+1）的结点按层序编号 （从第一层到第 (log2n 向下取整) + 1 层，每层从左向右），则对任一结点 i （1 ≤ i ≤ n），有：算法第二章上机实践报告
算法第二章上机实践报告 一、实践题目名称 二分法求函数的零点 二、问题描述 有函数：f(x)=x5−15x4+85x3−225x2+274x−121 已知f(1.5)>0,f(2.4)<0 且方程f(x)=0 在区间[1.5,2.4] 有且只有一个根，请用二分法求出该根。 提示：判断函数是否为0，使用表达式 fabs(f(x)) < 1e-7 求出给定函数据结构-二叉树
持续学习&持续更新中… 数据结构-二叉树 树形结构简介树的基本概念01节点子树 树的基本概念02层数节点的深度节点的高度有序树、无序树、森林 二叉树的基本概念二叉树是有序树二叉树的几种形态 二叉树的性质二叉树的边数真二叉树满二叉树完全二叉树完全二叉树的性质01使用二分查找算法在一个有序序列中查找一个元素的时间复杂度
1. 顺序查找，时间复杂度为O(n) 2. 二分查找，时间复杂度为O(log2n) 3. 插值查找，关键字分布又比较均匀, 时间复杂度为O(log2(log2n)) 4. 斐波那契查找，时间复杂度为O(log2n) 5. 树表查找 a) 二叉树查找算法，插入和查找的时间复杂度均2021.01.15【NOIP提高B组】模拟 总结
2021.01.15【NOIP提高B组】模拟 总结 第一题 开车旅行 考场上打了70分。 预处理出每个点下一步，然后暴力跳。 正解设 f i ,二叉树
数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式，使我们可以更高效的对存储的数据执行操作。以下介绍常用的数据结构中的特殊树结构——二叉树。 二叉树是一种特殊的树结构，也是最常用的树结构，其存储和处理比一般树简单，一般树可以通过简单的转换得到与之对应的二叉树。堆排序
堆排序 堆排序的思想是先调用堆的inset方法，再调用堆的remove方法输出。 实现 for (i = 0; i < size; i++) heap.insert(array[i]); for (i = 0; i < size; i++) array[i] = heap.remove(); 效率 堆的insert、remove都是log2N；且insert、remove都要执行n次，所以整体的效数据结构与算法（二）：寻找峰值
一维： 峰值规定：a[i]>a[i-1] and a[i]>a[i+1]，假定只存在一个峰值 1 2 1 9 5 0 例如9就是一个峰值 方法一：顺序遍历，时间复杂度O(n) 方法二：分治策略，将列表折半查找，第一次查找n/2，左右两边哪一边大继续折半查找哪一边 def search_peak(alist): l=0 r=len(alist)-164-65题：204/374
204 计数质数 思路 1.暴力法。两层循环。O（n1.5）,因为内层可以写为（0，n0.5）。但是结果超时了。 def countPrimes(self, n: int) -> int: if n<2: return 0 counts = 0 temp =1 for num in range(2,n): t时间复杂度和空间复杂度计算
一个算法的优劣主要从算法的执行时间和所需要占用的存储空间两个方面衡量。 时间复杂度： 时间复杂度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，判断出哪一个算法在具体执行时花费时间最多和最少。 常见的时间复杂度有： 常数阶O(1), 对数阶O(log2n),归并排序时间复杂度过程分析
https://blog.csdn.net/liangjiabao5555/article/details/89670082 归并排序方法就是把一组n个数的序列，折半分为两个序列，然后再将这两个序列再分，一直分下去，直到分为n个长度为1的序列。然后两两按大小归并。如此反复，直到最后形成包含n个数的一个数组。 归并排序总时间=分解时各种排序算法时间复杂度
原博客地址：https://www.cnblogs.com/xiaochun126/p/5086037.html 各种排序算法时间复杂度 各种排序算法比较 各种常用排序算法 类别 排序方法 时间复杂度 空间复杂度 稳定性 复杂性 特点 最好 平均 最坏 辅助存储 简单 插入数据结构与算法---排序算法(Sort Algorithm)
排序算法的介绍 排序也称排序算法 (Sort Algorithm)，排序是将一组数据，依指定的顺序进行排列的过程。 排序的分类 1) 内部排序: 指将需要处理的所有数据都加载 到内部存储器(内存)中进行排序。 2) 外部排序法:数据量过大，无法全部加载到内 存中，需要借助外部存储(文件等)进行 排序。从零单刷数据结构（Java描述）（二十）——二叉树
二叉树（Binary Tree）是n(n>=0)个结点的有限集合，该集合或者为空集（称为空二叉树），或者由一个根节点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树的二叉树组成。 二叉树的特点： 1、任何一个结点的子结点数量不超过2 2、左、右子树有序不可颠倒 特殊的二叉树： 1、斜树 所有常用排序算法的介绍和对比（c++）
排序是经常会考到的算法。各大排序算法总结： 排序算法 平均时间复杂度 最差时间复杂度 空间复杂度 数据对象稳定性 冒泡排序 O(n2) O(n2) O(1) 稳定 选择排序 O(n2) O(n2) O(1) 数组不稳定、链表稳定 插入排序 O(n2) O(n2) O(1) 稳定 快速排序 O(n*log2n) O(n2) O(log2极客时间-数据结构与算法之美
时间复杂度表达的是代码执行时间随数据规模增长的变化趋势。 时间复杂度分析： 只关注循环执行次数最多的一段代码 总的时间复杂度等于量级最大的那段代码的时间复杂 乘法法则： O(1)表示代码执行时间不会随着n的变化而变化，无论n多大；只要代码中不存在循环语句和递归语句；即为O(1)；