算法入门

一开始本来想起题名“算法导论”，但是感觉这题名写100篇文章也写不完，秉着起个贱名好养活的精神，于是“算法入门”诞生了。

这篇文章是“学习”网站B站上的麻省理工学院公开课：算法导论的学习笔记

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运行时间

• 与输入有关
• 输入规模

程序运行上界（代表了某种保证）

分析类型

• 最坏情况（经常使用）
  T(n) ——当输入规模为n时所消耗的时间，这里的n代表最大值
• 平均时间
  期望时间
• 最好情况
  假象（bogus），一般不会发生
• 速度
  • 相对速度 —— 相同机器
  • 绝对速度 —— 不同机器

渐进分析

• 忽略掉与机器有关的常量
• 不检查代码实际运行时间，只关注增长的时间

渐进符号 θ

• 丢弃低阶项，忽略常数因子
  e.g. 3n^3^ + 90n^2^ - 5n + 6046 ——> θ(n^3^)
  
  所谓渐进分析，恰如上图，当n足够大，远远大于n0的时候，θ(n²)是远远大于θ(n³)的，但是若输入规模极小，则θ(n²）和θ(n³)均可以。

参考链接

[1] Thomas H.Cormen、Charles E.Leiserson等《算法导论》机械工业出版社.2006