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 声明：本篇文章花费作者大量时间精力，所以是不可以转载的哦，以下内容有些概念较为烧脑，可能引起不适，请在奥特曼陪同下阅读（QAQ）。。。目录零.前言1.计算复杂性函数的阶1.增长的阶1.增长率2.常见的阶2.增长函数1.增长函数的性质2.Θ阶（同阶函数集合）1.定义：2.解释 3.例题3.大O阶（低阶函数集合）1.定义：2.解释3.Θ阶与O阶的关系4.Ω阶（高阶函数集合）

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文章目录直接插入排序代码实现复杂度的计算希尔排序希尔排序的预排序代码实现选择排序代码实现堆排序冒泡排序代码实现💢注：以下排序都是以排升序为例。直接插入排序直接插入排序的主要思路就是：1.首先默认第一个元素是有序的。2.然后将其下一个元素作为待排序的元素，插入到前面有序序列的相应位置。至于插入的过程，如果遇到比待排序大的元素，则这个元素后移，直到遇到

如题，以斐波那契数列为例，写以下三种递归算法进行测试：>>>defF1(n):ifn<3:return1returnF1(n-1)+F1(n-2)>>>defF2(n,n2=1,n1=1):ifn<3:return1ifn==3:returnn2+n1returnF2(n-1,n1+n2,n2)>>>defF3(n:int)->int:ifn<3:return1t=n//2ifn%2:

如何衡量一个算法的好坏呢？一个算法如果写的十分的短，是不是就非常的好呢？例如斐波那契数列：defFib(n:int)->int:ifn<3:return1returnFib(n-1)+Fib(n-2)斐波那契数列的一般都使用数列定义的递推公式来递归，当n大于30时计算就非常吃力了；想要计算第100万项的值基本上是不可能的了。>>>fromtimeimporttime>>>foriinrange(30,40):t=time();n=

📢前言🌲原题样例：平衡二叉树🌻C#方法：中序遍历🌻Java方法一：自顶向下的递归🌻Java方法二：自底向上的递归💬总结🚀往期优质文章分享📢前言🚀算法题🚀🌲每天打卡一道算法题，既是一

目录前言1.空间复杂度是个what？2.从几个例子来理解空间复杂度的计算2.1冒泡排序的空间复杂度2.2斐波那契数组的空间复杂度2.3阶乘的空间复杂度后记前言hello，大家好，这篇文章用来介绍空间复杂度的一些相关知识，希望对大家有所帮助，也欢迎大家批评指正。之前博主已经写过一篇介绍复杂度的文章了，主要是对时间复杂度的介绍。大家在阅读本文之前也可以先阅读一下这篇文章数据结构——优雅的复杂度。1.

Treble架构为了把HAL实现从Framework进程分离出来在binder下面做了些什么呢1.给HAL实现也单独启一个进程damen，而不是在同一个进程中dlopen(so)2.进程之间还使用binder通信3.定义接口规则（HIDL/AIDLHAL）来规范化与协商，保证系统正常运行最终google对binder进行了扩展，实现了vndbiner和hwbinder,对于ServiceManager也做了相应的实现，我们知道ServiceManager对binderservice是有addget等一些操作的，所以不难看出来他们之前