[文章] 算法时间复杂度测量

VC/MFC > 非技术类 [问题点数:20分,结帖人alphapaopao]
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Big O notation 算法复杂度计算方法

文章目录常见的算法复杂度O(1)O(N)O(N^2)O(logN)O(2^n)O(n!)时间复杂度对比 Big O notation大零符号一般用于描述算法的复杂程度,比如执行的时间或占用内存(磁盘)的空间等,特指最坏时的情形。 常见的算法复杂度 O...

算法设计与分析】16 分治策略:快速排序(快速排序的时间复杂度计算)

快速排序的基本思想1.2 时间复杂度的计算1.21 最坏情况时间复杂度计算1.22 最好情况时间复杂度1.23 平均时间复杂度计算2 总结 1. 快速排序的基本思想 用首元素 x 作划分标准,将输入数 组 A划分成不超过 x 的元素...

python算法引入

这里主要是介绍算法的介绍以及一些判断算法好坏的标准和方式

(python数据结构1)理解时间复杂度

文章目录算法的概念算法的五大特性时间复杂度与“大O记法”最坏时间复杂度时间复杂度的几条基本计算规则Python内置类型性能分析数据结构概念算法与数据结构的区别抽象数据类型(Abstract Data Type)最常用的数据运算...

数据结构——程序性能分析

程序在保证算法的正确性的前提下,要求程序有优良的性能。本文讲述了时间复杂度和空间复杂度,以及程序性能分析中常用两种方法的特点,理论分析方法和性能测试方法。

《SLIC Superpixels》阅读笔记

最近导师让我看看超像素方面的文章,就找到了这一篇比较有名的《SLIC Superpixels》。下面是简单的翻译和一些我的理解: 摘要:超像素在计算机视觉领域越来越流行。但是,低计算量的算法却很少。我们发明了一种原创...

Python封装了很好用的结构和方法,为啥还要学数据结构?

大家前面学过Python基础知识的都知道,Python为我们封装了列表、字典等高级数据类型,并且他们都带有一系列增、删、改、除的方法,让我们能够很方便的处理一些问题。以目前我们这些人的技术水平可能觉得这些东西就够...

压缩感知测量矩阵之如何评价一个测量矩阵的好坏?

题目:压缩感知测量矩阵之如何评价一个测量矩阵的好坏? 一、引入  前面的《压缩感知的常见测量矩阵》中已经给出了常见测量矩阵的MATLAB代码,似乎到此测量矩阵学习可以告一段落了,但若是专业研究压缩感知...

jdk1.8 HashMap性能提升

原文链接:... HashMap是一个高效通用的数据结构,它在每一个Java程序中都随处可见。先来介绍些基础知识。你可能也知道,HashMap使用key的hashCode()和equals()方法来将值划分到不同的桶里。桶

数据结构与算法(1)——概念(时间复杂度

文章目录思维导图一、算法的提出1.算法的概念2.算法的五大特性二、算法效率衡量1.执行时间反应算法效率2.不能单靠时间衡量算法效率3.时间复杂度与“大O记法”4.如何理解“大O记法”5.最坏时间复杂度6.时间复杂度的几...

SLIC超像素算法

原文出自:https://blog.csdn.net/Fighting_Dreamer/article/details/77170859SLIC与目前最优超像素算法的比较Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨...

SLIC与目前最优超像素算法的比较

SLIC与目前最优超像素算法的比较 Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨usstrunk 摘要 近年来,计算机视觉应用越来越依赖超像素,但并不总是清楚什么是...

大数据下的逻辑回归训练模型方法论

以互联网企业为代表的科技公司依据自身的实际需求,开始大量的应用机器学习、数据挖掘以及人工智能等算法获取海量数据中蕴含的信息,并且已经取得了很好的效果。 当今社会已经从过去的信息匮乏,转变为信息泛滥的...

如何解决FPS/RTS/赛车类游戏的同步问题

十年前开始关注该问题,转眼十年已过,看到大家还在问这类问题,旧文一篇,略作补充(关于游戏同步相关问题还可以见我写于2005年的另外两篇文章,帧锁定算法 和 网游同步法则): 影子跟随算法由普通DR(dead ...

SLIC与目前最优超像素算法的比较 SLIC Superpixels Compared to State-of-the-art Superpixel Methods

SLIC与目前最优超像素算法的比较Radhakrishna Achanta, Appu Shaji, Kevin Smith, Aurelien Lucchi, Pascal Fua, and Sabine S¨usstrunk

【翻译】Mathematical Analysis of Algorithms

这是Knuth 的一篇论文,原文下载在这里有:http://download.csdn.net/detail/u013012544/6982095,是北京大学本科生算法设计与分析2014年春季课程的必读论文之一。 以下是它的全文翻译: ...算法的数学性分析

立体匹配导论

来自: shiter编写程序的艺术2.1 视差理论计算机立体视觉系统通过模仿人类的的视觉系统,根据对同一场景从不同位置拍摄的两视角或多视角图像,采用几何方法可以计算出深度信息。本文主要研究的双目立体视觉系统如下...

Python|时间复杂度测试

欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们!本文首发于微信公众号:"算法与编程之美",欢迎关注,及时了解更多此系列文章。问题描述由我们所知每一个python程序的运行都是很多次...

Android NDK 学习

今天看到一篇来自韩国思密达的论文,没什么理论价值,但是对开发人员来讲很有指导价值,这篇文章说的是android应用开发NDK的方法和用java的方法的性能方面的差距(采用相同的算法),他们重点考察了这面几个方面的...

[总结]视频质量评价技术零基础学习方法

前段时间略忙,因此一直计划要总结的很多东西都没来得及写,这两天趁着空闲时间写上一篇。以后等时间充裕了再补充一些内容。本文总结一下学习视频质量评价技术的方法。视频质量评价是我研究生阶段主要的工作,包括...

什么是KNN算法

KNN(K-Nearest Neighbor)算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类,也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想非常简单:对于任意n维输入向量,分别对应于...

DL之ShuffleNetV2:ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

DL之ShuffleNetV2:ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 目录 ShuffleNetV2算法的简介(论文介绍) 1、论文特点 2、基于硬件平台的性能分析 3、该论文实验采用的硬件 ...

车道检测问题探究(二)几何模型拟合

车道检测问题研究了很长时间,本文以此为主题进行一系列探究,包括别人论文以及实现结果,希望能够和广大计算机视觉研究者共同进步! 本文主要以左右车道检测方法中基于车道侧面连续的曲线拟合方法进行研究。 通常...

GMapping原理分析

 1、Gmapping是基于滤波SLAM框架的常用开源SLAM算法。  2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法,即将定位和建图过程分离,先进行定位再进行建图。  3、Gmapping在RBpf算法上做了两个主要的改进:改进提议分布和选择...

双目视觉(三)立体匹配算法

1.立体匹配算法 局部匹配 全局匹配 差异: 局部算法运算速度快,但在弱纹理、遮挡和视差不连续区域误匹配率高; 全局算法精度高,但计算复杂度也相应的较高,耗时长,难以达到实时性。 局部...

ICE-BA:期刊分享,CVPR2018

本文是百度刚刚开源的视觉惯性SLAM算法中用到的优化算法文章发表在CVPR-2018上,作者也包括浙大张国锋老师。后端优化耗时限制了SLAM在移动设备中的应用,百度改进的BA算法,将运算速度提高了一个数量级,工程性很...

SLIC Superpixels Compared toState-of-the-Art Superpixel Methods

SLIC Superpixels Compared toState-of-the-Art Superpixel MethodsSLIC Superpixels Compared toState-of-the-Art Superpixel Methods SLIC超像素与前沿超像素...然而,一个好的超像素算法是什么样的并不明朗。为了了

k-近邻算法实例

版权声明:(谢厂节的博客)博主文章绝大部分非原创,转载...简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进来分类 特点: 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算复杂度高、空间复杂...

朴素贝叶斯算法学习及代码示例

朴素贝叶斯算法,基本可以一句话概括:贝叶斯定理 + 条件独立假设,贝叶斯定理就是我们数理统计课上学的定理, P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B),而条件独立假设指的是:解决分类问题时,会选取很多数据特征,为了降低...

2019压缩感知重建算法总结

1.A deep learning approach to structured signal recovery(SDA)2015 stacked denoising autoencoder (SDA), as an unsupervised feature learner. SDA enables us to capture statistical dependencies (统计...

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