Vue2.0的使用
🚀从零开始 Vue - 🚀Vue 基本知识 - 🚀Vue2.0 的使用 - 🚀Vue3.0 的使用 Vue 所有代码资料仓库 # Vue2.0 的使用 # src - 分析脚手架 # 脚手架文件结构 ├── node_modules: node 模块├── public: 编译后的文件│ ├── favicon.ico: 页签图标│ └── index.html: 主页面├── src: 源文件│ ├── assets: 存放静态资源│ │ └── logo.png: logo│ │── component: 存放组件│ │ └── HelloWorld.vue: vue 组件│...
more...第三节详解桶排序以及排序内容大总结
# 堆简介 堆结构就是用数组实现的完全二叉树结构 完全二叉树中如果每棵子树的最大值都在顶部就是大根堆 完全二叉树中如果每棵子树的最小值都在顶部就是小跟堆 堆结构的 heapInsert 与 heapify 操作 堆结构的增大和减少 优先级队列结构,就是堆结构 heapInsert操作import java.util.Arrays;/** * @Author: LightRain * @Description: heapInsert 操作 * @DateTime: 2023-05-06 16:28 * @Version:1.0 **/public class HeapSorting...
more...第二节认识O(N*logⁿ)的排序
# 递归 master 公式 剖析递归行为和递归行为时间复杂度的估算 用递归方法找一个数组中的最大值,系统上到底是怎么做的? # master 公式的使用 T(N) = a*T(N/b) + O(N^d) T (N): 母问题的数据量是 N 级别的 T (N/b): 子问题都是 N/b 的规模 a: 子问题的调用次数 O (N^d): 除去子问题的调用之外剩下的过程 无论如何切分,只要规模一样 就符合 master 公式 符合子问题规模等规模的递归可以用 master 公式 log (b,a)>d-> 复杂度为 O (N^log (b,a)) log...
more...第一节认识复杂度和简单排序
# 时间复杂度 常数时间的操作,一个操作如果和样本的数据量没有关系,每次都是固定时间内完成的操作,叫做常数操作。 时间复杂度为一个算法流程中,常数操作数量的一个指标,O (读作 big O) 来表示,具体来说先要对一个算法流程非常熟悉,然后去写出这个算法流程中发生了多少常数操作,进而总结出常数操作数量的表达式。 在表达式中,只要高阶项,不要低阶项,也不要高阶项系数,剩下的部分如果为 f (N), 那么时间复杂度为 O (f (N))。 评价一个算法流程的好坏,先看时间复杂度的指标,然后再分析不同数据样本下的实际运行时间,也就是常数项时间。 # 大 O 表示法 大 O...
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