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我们经常可以看到这样的描述：软件=数据结构+算法，可见算法基础对于一个程序员的重要性。算法中，有两个基本概念：时间复杂度和空间复杂度。 时间复杂度：描述算法执行消耗的时
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算法（Algorithm）是指用来操作数据、解决程序问题的一组方法。对于同一个问题，使用不同的算法，也许最终得到的结果是一样的，比如排序就有前面的十大经典排序和几种奇葩排序，虽
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算法的衡量指标：在正确性的前提下，重点关注以下指标: （1）时间性能——运行算法所需的时间开销。 （2）空间性能——运行算法所需的辅助空间的规模。
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[关于算法空间复杂度的问题][Link 1] ‘算法空间复杂度’，别以为这个东西多么高大上，我保证你看完这篇文章就能明白。 最近在啃算法，发现非常有趣。在我学习的
Bertha 。相关 算法 - 时间复杂度
注：本文仅为笔记 [原文][Link 1] [极客时间 - 数据结构与算法之美 - 03 | 复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？][- _ - 03
小灰灰相关 算法的时间复杂度
通常，对于一个给定的算法，我们要做两项分析。第一是从数学上证明算法的正确性，这一步主要用到形式化证明的方法及相关推理模式，如循环不变式、数学归纳法等。而在证明算法
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时间复杂度就是通常我们简称的复杂度，Ｏ(f(n))表示。 常见的算法时间复杂度由小到大依次为： Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n\2)＜
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