https://www.zhihu.com/question/65305385?sort=created
github:
https://github.com/albanie/convnet-burden
https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter
https://github.com/GongYuxiu/torchstat
csdn:
https://blog.csdn.net/LemonTree_Summer/article/details/102580326
在最近的一次测试中，我们得到了一个函数来计算未排序的ArrayList中出现了多少个double（不是原语double，而是一个项目出现了两次）。 我正确地确定了Big O复杂度为O（N^2），但由于我错误地确定了全部复杂度，因此只获得了部分学分。函数如下： 在他刚刚发布的考试解决方案中，他给出了这样的解释： 输入集合中有N个项，该方法通过一个缩减步骤反复调用自己，该步骤生成一个新索引N次，直到达
我在考虑如何正确计算这个函数的时间复杂度: 我假设它是 O（n），其中 n 是列表的长度。我们的 while 循环是 O（n），for 循环也是 O（n）， 这意味着我们得到了 2*O（n），等于 O（n）。 我说的对吗？
我遇到了一个问题，需要计算非常大的阶乘的值。我用两种不同的方法在C中解决了这个问题，但只想知道我的复杂性分析是否准确。 在任何一种方法中，我都将非常大的数字表示为向量，其中表示最低有效数字，最后一个索引处的值表示最高有效数字。版本1的代码可以在这个要点中找到。 给定上面的代码，似乎是其中是给定的整数，是向量表示的数字。我的逻辑是，我们将执行一些与结果数字的长度成比例的步骤，以便生成一个表示的向量。
我已经通过谷歌和堆栈溢出搜索，但我没有找到一个关于如何计算时间复杂度的清晰而直接的解释。 说代码像下面这样简单： 说一个像下面这样的循环： 这将只执行一次。 时间实际上被计算为而不是声明。
10.5.1 算法复杂度 为了回答上述问题，首先要明确如何衡量算法的好坏。以搜索问题为例，线性搜索算法 直接了当，易设计易实现，这算不算“好”？而二分搜索算法虽然设计实现稍难一些，但因 无需检查每一个数据而大大提高了搜索效率，这又算不算“好”？ 在解决数学问题时，不论是证明定理还是计算表达式，只要证明过程正确、计算结果精 确，问题就可以认为成功地解决了，即正确性、精确性是评价数学解法好坏的标准。而
我正在尝试分析一个算法的时间复杂度。 下面的算法旨在只检查数组的一部分，所以如果它没有多大意义，请不要担心。 我对计算循环周围的时间复杂度很困惑，请看看我的评论。 这是否意味着我们有: T（N） = （C2 C4 C5）N （C1 C3 C6） T(N) = C7*N (C8) T（N）=N？？ 循环中的所有内容都是*N？ 先谢谢！
编辑：这个问题不是重复什么是游戏2048的最优算法？ 这个问题问“赢得比赛的最好方法是什么？” 这个问题问‘我们如何计算出游戏的复杂性？' 这让我想到了它的复杂性。对于像国际象棋这样的确定性游戏，它有可能（在理论上）计算出所有导致胜利状态的可能的走法，并向后工作，选择保持导致结果的最佳走法。我知道这导致了大量可能的移动（在宇宙中原子数量范围内的东西）…但2048年是不是比较复杂？ PsudoCod
每个顶点可以连接到(V-1)个顶点，因此每个顶点的相邻边数是V-1。假设E代表连接到每个顶点的V-1条边。 查找和更新最小堆中每个相邻顶点的权重为O(log(V))+O(1)或 因此，从上面的步骤1和步骤2，更新顶点的所有相邻顶点的时间复杂度是e*(logV)。或. 因此所有V顶点的时间复杂度为V*(E*logv)，即。 但Dijkstra算法的时间复杂度为O（ElogV）。为什么？
