🌳中文課程介紹:資料結構與演算法 (JavaScript)
這堂課內容包含電腦科學世界中的常見與實用的演算法與資料結構,對於不是資工本科系的人來說,是非常重要的演算法課程!此包含
演算法分析(Big O Complexity)、
八種排序演算法(Sorting Algorithms)、
主定理(Master Theorem)、
遞迴演算法(Recursion)、
連結串列(LinkedList)、雜湊表(Hash Table)、
二元搜尋樹(Binary Search Tree)、
優先佇列(Priority Queue)、
霍夫曼演算法(Huffman Encoding)、
最小生成樹(Minimal Spanning Tree)、
深度優先搜尋(Depth First Search)、
寬度優先搜尋(Breadth First Search)、
最短路徑演算法(Floyd-Warshall Algorithm)、
戴克斯特拉演算法(Dijkstra’s Algorithm)、
動態規劃 (Dynamic programming)等等的內容。
在這堂課程當中,我們會學習各種電腦科學當中,使用JavaScipt這門程式語言,來了解並一步一步寫出各種實用的演算法與資料結構。
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big o演算法 在 Complexity:Asymptotic Notation(漸進符號) 的推薦與評價
一般談論的演算法之複雜度,經常是指Big-O,因為在估算成本時,最想知道的是「上界(upper bound)」,以第一小節的範例來說,就是要知道印N本書,每台機器「最久」要花 ... ... <看更多>
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Big -O-notation 是我們分析演算法效率的時候,很常使用的一個標記方式。 通常會用來處理演算法的時間複雜度或者空間複雜度。 ... <看更多>
big o演算法 在 Re: [演算法] 一個big o的計算... - 精華區Math - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《teexit (獃獃)》之銘言:
: 在演算法中會需要計算big o
: 不過有個數值我不知道要怎麼計算他
: 2^[sqrt(2*lgn)] 想請問一下 他的big o會是甚麼呢?
: 還有需要怎麼計算他... 找不到一個可以拆解他的方式
: lg n => 以2為底的log
: 感謝
big O 給的會是上界,
所以我們可以用比較差的估計:
2 ^ (sqrt(2 * lg n)) <= 2 ^ lg n = n if n >= 4,
所以我們有 upper bound O(n)。
如果要更準確的就有點尷尬,
2 ^ (sqrt(lg n)) 是個界在 n 與 log n 之間的東西,
通常就直接這樣寫了。
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