阿尔兹海默症和轻度认知障碍作为神经系统退行性疾病,其认知能力明显下降,大脑复杂度发生变化,排列熵是研究复杂度的新方法。将排列熵方法应用于健康对照、轻度认知障碍和阿尔兹海默症患者的功能磁共振影像图像复杂度分析,并利用支持向量机十折交叉验证估算分类准确率。结果显示,6个脑区在整个病程复杂度出现显著差异,健康对照和阿尔兹海默症的分类准确率达到95.90%.说明排列熵可以作为衡量阿尔兹海默症患者大脑复杂度变化的新指标,同时为阿尔兹海默症疾病辅助诊断提供新视角。
2023-02-05 20:31:25
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堆排序的时间复杂度分析：
1. 对深度为 k 的堆，“筛选”所需进行的关键字
比较的次数至多为2(k-1)；
3. 调整“堆顶” n-1 次，总共进行的关键
字比较的次数不超过
2 (log2(n-1)+ log2(n-2)+ …+log22) < 2n(log2n)
因此，堆排序的时间复杂度为O(nlogn)。
2. 对 n 个关键字，建成深度为h(=log2n+1)的堆，
所需进行的关键字比较的次数至多 4n；
2022-11-20 16:12:40
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算法复杂度分析
算法分析
如果程序终止于NC 次循环后, 算法复杂度为：O(NC·n2·m )
第一步的复杂度为O (n2+ m)
第二步的复杂度为O (m)
第三步和第四步的复杂度为O (n2·m)
第五步的复杂度为O (n2) , 第六步的复杂度为O (n·m)
实验证明m 一般取值与n 为同一数量级
因此，整个算法的复杂度为O (NC·n3)
2022-06-10 16:54:54
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最小生成树问题的算法实现及复杂度分析—天津大学计算机科学与技术学院(算法设计与分析).doc
2022-05-30 14:06:05
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textComplexityAnalyzer:文本复杂度分析器（子句和短语的复杂度）
2022-01-01 22:13:42
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排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作，它的功能是将一个数据元素（或记录）的任意序列，重新排列成一个关键字有序的序列。排序方法选择得当与否直接影响程序执行的速度和辅助存储空间的占有量，进而影响整个软件的性能。因此需要我们对众多的排序算法有相当的了解，并且认真学习并掌握。
本文主要介绍快速排序算法和归并排序算法的基本概念、原理以及具体的实现方法，并对这两种排序算法的时间复杂度进行分析。
2021-12-21 17:30:12
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