我们都知道，数据结构和算法本身解决的是“快”和“省”的问题，即如何让代码运行得更快，如何让代码更省存储空间。所以，执行效率是算法一个非常重要的考量指标。那如何来衡量你编写的算法代码的执行效率呢？这里就要用到我们今天要讲的内容：时间、空间复杂度分析。
时间复杂度 (1)select==>时间复杂度O(n) 它仅仅知道了，有I/O事件发生了，却并不知道是哪那几个流（可能有一个，多个，甚至全部），我们只能无差别轮询所有流，找出能读出数据，或者写入数据的流，对他们进行操作。所以select具有O(n)的无差别轮询复杂度，同时处理的流越多，无差别轮询时间
归并排序的时间复杂度O（nlogn），空间复杂度为O（n） 首先我们先假设有两个有序数组，我们去进行一次归并 用代码实现 def merge(li: list, start: int, mid: int, end: int) : res=[] j = mid +1 while start <= mi
String类型 命令时间复杂度set0(1)get0(1)del0(k)，k是键的个数mset0(k)，k是键的个数mget0(k)，k是键的个数incr0(1)decr0(1)incryby0(1)decryby0(1)incrybyfloat0(1)append0(1)strlen0(1)se
通常nestloop join的复杂度是O(N方)，hash join时间复杂度是O(N)，所以我们一般倾向于使用hash join。
不管小型公司还是大型互联网公司，很多项目债台高筑，新功能开发困难。其中一个很大的原因就是代码复杂，可读性差。那复杂度有没有一个明确的衡量标准，我们又如何去解决代码的圈复杂度呢？本篇文章将详细讲解圈复杂度的计算方式以及常用的解决方法。
算法基础 \(\text{Update: 2024 - 07 - 22}\) 复杂度 定义 衡量一个算法的快慢，一定要考虑数据规模的大小。 一般来说，数据规模越大，算法的用时就越长。 而在算法竞赛中，我们衡量一个算法的效率时，最重要的不是看它在某个数据规模下的用时，而是看它的用时随数据规模而增长的趋
网上找到的Master公式推导过程都太过于复杂了，为此我特地找到一种小白也能看懂的推导过程。看完这篇文章后，你会对递归的时间复杂度深谙于心，打死都不会忘记。
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 时间复杂度：O(n) # _*_coding:utf-8_*_ def linear_search(li, val): for ind, v in enumerate(li): if v == val: return in
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 时间复杂度：O(logn) # _*_coding:utf-8_*_ def binary_search(li, val): left = 0 right = len(li) - 1 while left <= right
渐进符号、约数函数、整除分块嵌套与杜教筛.
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 希尔排序：时间复杂度与选取的gap序列有关 计数排序: 时间复杂度:O(n) 桶排序: 时间复杂度:O(n+k) 最坏时间复杂度:O(n²k) 空间复杂度:O(nk) 基数排序: 时间复杂度:O(kn) 空间复杂度:O(k
对于给定的数组[x1，x2，x3，…，xn]，计算幂的累积：x1^（x2^（x3^（…^xn））的最后一位（十进制）数字。 例如，对于数组[3，4，2]，您的代码应该返回1，因为3^（4^2）=3^16=43046721。 结果的增长得快得令人难以置信。例如，9^（9^9）有超过3.69亿个数字。你
跳表可以达到和红黑树一样的时间复杂度 O(logN)，且实现简单，Redis 中的有序集合对象的底层数据结构就使用了跳表。本篇文章从调表的基础概念、节点、初始化、添加方法、搜索方法以及删除方法出发，介绍了调表的完整代码以及调表在redis中的应用。
DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
最近，有一些大型内核卷积网络的研究，但考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，继而引发严重的优化问题。受人类视觉的启发，论文提出了外围卷积，通过参数共享将卷积的复杂性从 \(O(K^{2})\) 降低到 \(O(\mathrm{log} K)\)，有效减少 90% 以上的参数数量并设法将内
随着业务的快速发展、业务复杂度越来越高，几乎每个公司的系统都会从单体走向分布式，特别是转向微服务架构。随之而来就必然遇到分布式事务这个难题，这篇文章通过seata框架总结了分布式事务的几种解决方案。
以此题为例：P2249 【深基13.例1】查找 二分查找 对于一个单调不降的序列 \(S\)，传统查找的复杂度是 \(O(|S|)\)，即 \(O(n)\). 有时候序列 \(S\) 中的元素特别多，或者你希望尽量减小复杂度，那么，有没有复杂度更低的方法呢？ 理论上是不行的，因为读入的复杂度已经达到
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高 来源：晓飞的算法工程
http://me.52fhy.com/lua-book/chapter11.html 版本：自2.6.0起可用。 时间复杂度：取决于执行的脚本。 使用Lua脚本的好处： 减少网络开销。可以将多个请求通过脚本的形式一次发送，减少网络时延。 原子操作。redis会将整个脚本作为一个整体执行，中间不会被
