🏠关于此专栏：Super数据结构专栏将使用C/C++语言介绍顺序表、链表、栈、队列等数据结构，每篇博文会使用尽可能多的代码片段+图片的方式。🐎博主首页：Jammingpro🚪归属专栏：Super数据结构🎯每日努力一点点，技术累计看得见文章目录数据结构是什么什么是算法数据结构和算法的重要性复杂度计算时间复杂度计算空间复杂度计算常见复杂度对比数据结构是什么数据结构从表面意思看，就是存储数据的物理结构。在我们编写程序时，我们需要考虑以什么样的方式存储数据。这就类似于生活中，我们喝咖啡会用马克杯，喝排骨汤会用碗。虽然用马克杯喝排骨汤也是可以的，但用碗会更合适。因而，我们在编写代码时，需要寻找合适的数据
排序主要是快速排序和归并排序，定义排序算法稳定不是指时间效率是稳定的，而是指两个原序列的值是相同的，在排完序以后位置不发生变化就为稳定的，可能发生变化则不稳定，快排不稳定，可想一个机制让快排的数都不同，可把a[i]定义为二元组（加上下标）双关键词排序，此时快排中数都不同，一定稳定，归并稳定。快排和归并的时间复杂度都为n乘以以2为底n的对数,快排为平均时间复杂度，最快为n的平方但没达到，归并起初长度为n，排一次为两个二分之n，第三层为四个四分之n，直到n个长度为1的区间，n除logn次为1，共logn层，每层的复杂度为n，总共nlogn，快排每次划分期望为二分之n，因此高度期望也为logn，一共
我们已经学过好久好久的动态规划了，动态规划_PeterPanwasright的博客-CSDN博客那么，我用一张图片来概括一下背包问题。大家有可能比较疑惑，优化决策怎么优化呢？答案是，滚动数组，一个神秘而简单的东西。01背包题目：小偷来你家，他带的包只能装c斤的财务。你家有n种财务，分别重w1、w2......wn斤，价值分别为v1、v2......，请输出能拿走的最大总价值？大家思考一下状态定义和状态转移方程。额……状态定义f[i][j]：用前i个物品，每个物品只能选或不选，满足重量和小于等于j的所有选法中，价值最高的那个方案。最终答案：f[n][c]状态转移方程首先，我们分两种情况讨论：1
这个问题在这里已经有了答案:Algorithm:howtofindacolumninmatrixfilledwithall1,timecomplexityO(n)?(5个答案)关闭9年前。我正在通过我的大学处理一些有问题的复杂性问题:程序输入:nxnArray[][]，其中填充有0或1。定义:如果k行中的所有值都是0，则将k定义为SINK，并且在k列中，所有值都是1([k][k]本身除外，它需要为0)程序输出:是否有第k个数是SINK？如果是，返回k，否则返回-1。示例:在ArrA上k=3是一个SINK，在ArrB上没有SINK，所以返回-1。这个任务的主要问题是程序的复杂度必须低于O
我有以下方法:privatevoidsetClientAdditionalInfo(Mapmap,Clientclient,Useruser){MapadditionalInfo=(Map)map.get("additionalInfo");if(checkMapProperty(additionalInfo,"gender")){client.setGender(additionalInfo.get("gender").toString());}if(checkMapProperty(additionalInfo,"race")){client.setRace(additionalI
美好的一天SO社区，我是一名CS学生，目前正在进行结合MergeSort和InsertionSort的实验。据了解，对于某个阈值S，InsertionSort将比MergeSort具有更快的执行时间。因此，通过合并两种排序算法，将优化总运行时间。但是，在多次运行实验后，使用1000的样本大小，不同大小的S，每次实验的结果都没有给出确定的答案。这是获得的更好结果的图片(请注意，有一半的时间结果不是确定的):现在，尝试样本大小为3500的相同算法代码:最后，以500,000的样本量尝试相同的算法代码(注意y轴以毫秒为单位:尽管从逻辑上讲，当S目前，这些是教给我的时间复杂度:合并排序:O(n
问题陈述:方程式以A/B=k格式给出,其中A和B是表示为字符串的变量，k是实数(float)。给出一些查询，返回答案。如果答案不存在，返回-1.0。示例:给定a/b=2.0,b/c=3.0.查询是:a/c=?,b/a=?,a/e=?,a/a=?,x/x=?返回[6.0,0.5,-1.0,1.0,-1.0]输入是:vector>equationsvector&valuesvector>queries哪里equations.size()==values.size(),并且值为正。这表示方程式。返回vector.根据上面的例子:方程式=[["a","b"],["b","c"]]值=[2.0,
我的问题是一道CodeFu练习题(2012round2problem3)。它基本上归结为将整数数组分成两个(几乎)相等的两半并返回两者之间可能的最小差异。我在下面包含了问题描述。如评论中所述，这可以描述为balancedpartitionproblem，这是dynamicprogramming领域的问题.现在类似的问题已经讨论了很多，但是我找不到针对这个特定问题的有效解决方案。问题当然是要遍历的可能组合的数量很快就会变得对于蛮力搜索来说太大了(至少在使用递归时)。我有一个递归解决方案，它适用于除最大问题集以外的所有问题。我尝试添加一些优化来提前停止递归，但性能仍然太慢，无法在CodeF
我有一个列表列表:List>someList=newList>();列表的最大大小为五个字符串。就像下面这样:someList.get(0).size();//4elementssomeList.get(1).size();//1elementssomeList.get(2).size();//3elementssomeList.get(3).size();//1elements...我正在尝试设计一种方法，通过组合上述一些嵌套列表来创建特定大小(1-5个元素)的新列表。我可以做类似下面的事情(在这个例子中，三个元素):publicListgetThree(){for(intj=0;j
一.存内计算技术大幅机器学习算法的性能1.1背景人工智能技术的迅速发展使人工智能芯片成为备受关注的关键组成部分。在人工智能的构建中，算力是三个支柱之一，包括数据、算法和算力。目前，人工智能芯片的发展主要集中在两个方向：一方面是采用传统计算架构的AI加速器/计算卡，以GPU、FPGA和ASIC为代表；另一方面则是采用颠覆性的冯诺依曼架构，以存算一体芯片为代表。随着摩尔定律接近极限，传统的器件微缩技术在功耗和可靠性方面面临挑战。冯诺依曼架构已难以满足人工智能计算对算力和低功耗的需求，而存算一体芯片以其独特的架构在算力和能效比方面表现突出。二.存内计算的优势传统的计算架构在神经网络训练中存在着数据搬
