[文章] 算法时间复杂度测量

alphapaopao 2005-08-06 08:40:03

介绍了一种根据实际测量数据推算算法复杂度阶的方法

并且告诉你，直观的直觉往往不可信，而理论更可靠。

http://www.alphasun.org/alphasun/techarticle/MsrTime/MeasureTimeComplexity.htm

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lemon_wei 2005-08-07

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看看去

alphapaopao 2005-08-06

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文章要像裙子一样，短的才迷人

truewill 2005-08-06

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文章好像短了点……

在生理信号中,基于脑电信号的情感识别越来越引起研究者的重视。Lempel-Ziv复杂度测量是一种有效的非线性脑电信号分析方法,同时在情感脑—机接口系统中还可以用于进行情感的识别。文章在传统Lempel-Ziv复杂度算法的基础上,提出一种新的Lempel-Ziv复杂度算法,从而更好地进行基于脑电信号的情感识别。首先进行脑电信号的预处理,通过小波包变换来保留脑电信号的低频信号;然后利用非线性滤波器来移除脑电信号中的奇异值;进一步我们提出一种有效的自适应Lempel-Ziv复杂度算法来度量脑电信号的复杂度,并应用此特征值来识别情感。实验结果证明此方法可以从脑电信号中提取出更多有效的模式。同时,它还能够精确地检测到脑电信号的振荡情况,从而提取出不同情感状态下脑电信号中本质的非线性特性。

基于稀疏面阵的低复杂度三维信源定位算法.docx

内容概要：本文提出了一种改进的帧层位分配方法用于H.264/AVC标准中的速率控制，旨在提高视频质量的一致性和稳定性。该研究针对现有算法中存在的视觉质量波动问题进行优化，引入了一个新的帧复杂度测量和估算模型。该模型不仅考虑了I帧与P帧各自的绝对复杂度，还研究了两者的相对关系，使得位率能够在组画面（GOP）中更加高效地被分配。具体而言，文章建立了I帧的梯度平均值作为复杂数量化的指标，并提出一种基于P帧残差块和宏块匹配的方法来计算复杂度。通过模拟实验表明，所提出的位分配方案相比现有其他方法可以更好地减少帧间质量的变化，尤其是在快速切换场景的情况下能够提供更稳定的视频质量。适合人群：熟悉视频压缩技术和H.264/AVC编码流程的研究人员或工程师。使用场景及目标：适用于需要高质量稳定性的流媒体传输以及互联网视频服务等领域；其主要目的是解决不同应用场合下由于带宽限制和缓存约束导致的质量下降问题。其他说明：相较于传统的两次遍历的方法，本文提出的新算法只需一次扫描即可完成预处理阶段的工作，因此更适合实时应用；并且相对于原有JVT-G012标准而言，新算法对帧层间的交互关系进行了深入探讨，提高了资源利用效率并降低了计算成本。此外，虽然增加了少量预处理的时间开销但并不显著，尤其当对比某些传统双遍编码时几乎是可以忽略不计的。最后作者展望未来将致力于非纹理比特量的精确预测及其向更高版本HEVC的发展方向扩展。

内容概要：本文详细介绍了两种用于电磁散射分析的算法——矩量法（MoM）和快速多极子法（FMM）的实施方案、精度分析、时间复杂度分析、空间复杂度分析、资源调用率分析及并行性分析。文中具体描述了在40GHz的工作频率下，柱面扫描的测量设置及其精度要求，包括水平和垂直方向的采样密度、总采样点数以及计算时间的限制。精度分析涵盖离散化误差、算法近似误差等，时间复杂度分析探讨了MoM和FMM随问题规模增长的计算时间变化，空间复杂度分析则评估了两者对内存的需求。此外，文章还比较了两种算法在并行计算环境下的表现，包括并行化潜力和难点。适合人群：具备一定电磁学和计算电磁学基础的研究人员和工程师，尤其对MoM和FMM算法有深入研究需求的专业人士。使用场景及目标：①理解MoM和FMM算法在电磁散射分析中的应用；②评估两种算法在不同问题规模下的精度、时间和空间复杂度；③探索两种算法在并行计算环境下的优化策略。其他说明：本文不仅提供了理论分析，还结合具体场景进行了详细的计算和比较，有助于读者深入了解MoM和FMM在实际工程应用中的优缺点，为选择合适的算法提供参考。同时，文章中的公式和图表为读者提供了直观的理解工具，便于进一步的研究和实践。

数据结构与算法（Python）一、引入概念 1-01算法引入 1-02 时间复杂度与大O表示法 1-03-最坏时间复杂度与计算规则 1-04-常见时间复杂度与大小关系 1-05-代码执行时间测量模块 1-06-Python列表类型不同操作的时间效率 1-07-Python列表与字典操作的时间复杂度 1-08-数据结构引入二、顺序表 2-01 内存、类型本质、连续存储 recv 2-02 基本顺序表与元素外围顺序表 recv 2-03 顺序表的一体式结构与分离式结构 recv 2-04 顺序表数据区替换与扩充 recv 三、栈 3-01 栈与队列的概念 3-02 栈的实现 3-03 队列与双端队列的实现四、链表 4-01 链表的提出 4-02 单链表的ADT模型 4-03 Python中变量标识的本质 4-04 单链表及结点的定义代码 4-05 单链表的判空、长度、遍历与尾部添加结点的代码实现 4-06 单链表尾部添加和在指定位置添加 4-07 单链表查找和删除元素 4-08 单链表与顺序表的对比 4-09 单向循环链表遍历和求长度 4-10 单向循环链表添加元素 4-11 单向循环链表删除元素 4-12 单向循环链表删除元素复习及链表扩展 4-13 双向链表及添加元素 4-14 双向链表删除元素五、排序与搜索 5-01 排序算法的稳定性 5-02 冒泡排序及实现 5-03 选择排序算法及实现 5-04 插入算法 5-05 插入排序 5-06 插入排序2 5-07 希尔排序 5-08 希尔排序实现 5-09 快速排序 5-10 快速排序实现1 (1) 5-10 快速排序实现1 5-11 快速排序实现2 5-12 归并排序 5-13 归并排序代码执行流程 5-14 归并排序时间复杂度及排序算法复杂度对比 5-15 二分查找 5-16 二分查找时间复杂度 六、树和树的算法 6-01 树的概念 6-02 二叉树的概念 6-03 二叉树的广度优先遍历 6-04 二叉树的实现 6-05 二叉树的先序、中序、后序遍历 6-06 二叉树由遍历确定一棵树 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「dwf1354046363」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/dwf1354046363/article/details/119832814

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