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馬錦濤

算法的空間復(fù)雜度分析

計(jì)算機(jī)的軟硬件都經(jīng)歷了一個(gè)比較漫長(zhǎng)的演變史，作為為運(yùn)算提供環(huán)境的內(nèi)存，更是如此，從早些時(shí)候的512k,經(jīng)歷了1M，2M，4M...等，發(fā)展到現(xiàn)在的8G，甚至16G和32G，所以早期，算法在運(yùn)行過程中對(duì)內(nèi)存的占用情況也是一個(gè)經(jīng)常需要考慮的問題。我么可以用算法的空間復(fù)雜度來描述算法對(duì)內(nèi)存的占用。

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馬錦濤

常見時(shí)間復(fù)雜度的一個(gè)比較

O(1)

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馬錦濤

大O記法的規(guī)則

1.用常數(shù)1取代運(yùn)行時(shí)間中的所有加法常數(shù)；2.在修改后的運(yùn)行次數(shù)中，只保留高階項(xiàng)；3.如果最高階項(xiàng)存在，且常數(shù)因子不為1，則去除與這個(gè)項(xiàng)相乘的常數(shù)；

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馬錦濤

在進(jìn)行算法分析時(shí)，語(yǔ)句總的執(zhí)行次數(shù)T(n)是關(guān)于問題規(guī)模n的函數(shù)，進(jìn)而分析T(n)隨著n的變化情況并確定T(n)的量級(jí)。算法的時(shí)間復(fù)雜度，就是算法的時(shí)間量度，記作:T(n)=O(f(n))。它表示隨著問題規(guī)模n的增大，算法執(zhí)行時(shí)間的增長(zhǎng)率和f(n)的增長(zhǎng)率相同，稱作算法的漸近時(shí)間復(fù)雜度，簡(jiǎn)稱時(shí)間復(fù)雜度，其中f(n)是問題規(guī)模n的某個(gè)函數(shù)。在這里，我們需要明確一個(gè)事情：執(zhí)行次數(shù)=執(zhí)行時(shí)間用大寫O()

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馬錦濤

函數(shù)漸近增長(zhǎng)

給定兩個(gè)函數(shù)f(n)和g(n),如果存在一個(gè)整數(shù)N，使得對(duì)于所有的n>N,f(n)總是比g(n)大，那么我們說f(n)的增長(zhǎng)漸近快于g(n)。

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馬錦濤

高級(jí)語(yǔ)言編寫的程序程序在計(jì)算機(jī) 上運(yùn)行所消耗的時(shí)間取決于下列因素：

1.算法采用的策略和方案；2.編譯產(chǎn)生的代碼質(zhì)量；3.問題的輸入規(guī)模(所謂的問題輸入規(guī)模就是輸入量的多少)；4.機(jī)器執(zhí)行指令的速度；

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馬錦濤

如何研究算法復(fù)雜度？

研究算法復(fù)雜度，側(cè)重的是當(dāng)輸入規(guī)模不斷增大時(shí)，算法的增長(zhǎng)量的一個(gè)抽象(規(guī)律)，而不是精確地定位需要執(zhí)行多少次，因?yàn)槿绻沁@樣的話，我們又得考慮回編譯期優(yōu)化等問題，容易主次跌倒。我們不關(guān)心編寫程序所用的語(yǔ)言是什么，也不關(guān)心這些程序?qū)⑴茉谑裁礃拥挠?jì)算機(jī)上，我們只關(guān)心它所實(shí)現(xiàn)的算法。這樣，不計(jì)那些循環(huán)索引的遞增和循環(huán)終止的條件、變量聲明、打印結(jié)果等操作，最終在分析程序的運(yùn)行時(shí)間時(shí)，最重要的是把程序看做是

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馬錦濤

高級(jí)語(yǔ)言編寫的程序程序在計(jì)算機(jī) 上運(yùn)行所消耗的時(shí)間取決于下列因素：

1.算法采用的策略和方案；2.編譯產(chǎn)生的代碼質(zhì)量；3.問題的輸入規(guī)模(所謂的問題輸入規(guī)模就是輸入量的多少)；4.機(jī)器執(zhí)行指令的速度；

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LXM21

python讀進(jìn)來的中文亂碼我是英文系統(tǒng)，設(shè)了engine=python 也不行

讀進(jìn)來的中文亂碼我是英文系統(tǒng)，設(shè)了engine=python 也不行解決： csv不是utf-8編碼的所以寫encoding='utf-8'沒用寫成encoding='GB18030' 就好了

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LXM21

python報(bào)錯(cuò)：ImportError

sklearn的版本太低了，升級(jí)成0.24.1

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LXM21

警告：pip版本太低

警告：pip版本太低解決：用提示的代碼升級(jí)一下即可

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LXM21

安裝Anaconda時(shí)為什么出現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)誤呀

安裝Anaconda時(shí)為什么出現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)誤呀解決：文件損壞，重新下載再安裝

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LXM21

安裝pandas報(bào)錯(cuò)

安裝報(bào)錯(cuò)需要權(quán)限加--userpip install pandas==1.1.3 --user

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讀童話的狼

Python畫詞云圖報(bào)錯(cuò)：OSError: cannot open resource

這是因?yàn)樵诒镜仉娔X沒有所寫的字體，或是字體名稱后綴不一致，因此只需查看本地是否有對(duì)應(yīng)的字體，將其改為本地對(duì)應(yīng)文件夾下已有的字體文件即可。

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詹惠兒

如何保存機(jī)器學(xué)習(xí)模型

問：如何保存機(jī)器學(xué)習(xí)模型答：在機(jī)器學(xué)習(xí)中，在使用scikit學(xué)習(xí)庫(kù)時(shí)，我們需要將訓(xùn)練好的模型保存在文件中并將其恢復(fù)以便重復(fù)使用它來將模型與其他模型進(jìn)行比較，以便在新數(shù)據(jù)上測(cè)試模型。保存數(shù)據(jù)稱為Serializaion，而恢復(fù)數(shù)據(jù)稱為反序列化。此外，我們處理不同類型和大小的數(shù)據(jù)。有些數(shù)據(jù)集很容易訓(xùn)練，即它們花費(fèi)的時(shí)間較少，但是大小較大（超過1GB）的數(shù)據(jù)集在使用GPU時(shí)可能需要很長(zhǎng)時(shí)間才能在本地機(jī)器

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詹惠兒

python有什么函數(shù)可以進(jìn)行精確度處理

問：python有什么函數(shù)可以進(jìn)行精確度處理答：Python的定義允許使用不同的函數(shù)以多種方式處理浮點(diǎn)數(shù)的精度。其中大多數(shù)是在“ math”模塊下定義的。本文將討論一些最常用的函數(shù)。1. trunc（）： -此函數(shù)用于消除浮點(diǎn)數(shù)的所有小數(shù)部分，并返回不帶小數(shù)部分的整數(shù)。2. ceil（）： -此函數(shù)用于打印大于給定數(shù)字的最小整數(shù)。3. floor（）： -此函數(shù)用于打印小于給定整數(shù)的最大整數(shù)。#

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詹惠兒

pandas如何用布爾值索引

問：pandas如何用布爾值索引答：布爾索引是一種索引，它使用DataFrame中數(shù)據(jù)的實(shí)際值。在布爾索引中，我們可以用四種方式過濾數(shù)據(jù) -使用布爾索引訪問DataFrame將布爾掩碼應(yīng)用于數(shù)據(jù)幀根據(jù)列值屏蔽數(shù)據(jù)根據(jù)索引值屏蔽數(shù)據(jù)使用布爾索引訪問DataFrame：為了訪問具有布爾索引的數(shù)據(jù)幀，我們必須創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)幀，其中dataframe的索引包含一個(gè)“True”或“False”的布爾值。例如#

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讀童話的狼

ModuleNotFoundError: No module named 'jie ba'

在anaconda prompt中執(zhí)行pip install jieba

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讀童話的狼

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'ciyun. txt'

這個(gè)提示是沒找到這個(gè)文件,把這個(gè)文件放到當(dāng)前目錄就可以了，或者直接使用絕對(duì)路徑

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讀童話的狼

SyntaxError: (unicode error) ’ unicodeescape’codec can' t decode bytes in position 2-3:

這是因?yàn)槁窂降淖址l(fā)生了轉(zhuǎn)義，為了保證識(shí)別正確可以在路徑前加一個(gè)r，保持字符原生，就可以正常識(shí)別了

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