leetcode刷题笔记1-算法性能分析

本文是代码随想录刷题笔记,主要介绍算法性能分析中的时间复杂度。阐述了时间复杂度的定义、大O表示法,指出算法时间复杂度一般指通常情况,且选择算法要考虑数据规模。还提及线性表、顺序表和链表的区别,线性表是逻辑结构,顺序表和链表是物理结构。

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代码随想录刷题笔记

代码随想录 (programmercarl.com)

算法性能分析

  1. 时间复杂度

1.1 什么是时间复杂度?

时间复杂度是一个函数,它定性描述该算法的运行时间

在软件开发中,时间复杂度就是用来方便开发者估算出程序运行的答题时间。

那么该如何估计程序运行时间呢,通常会估算算法的操作单元数量来代表程序消耗的时间,这里默认CPU的每个单元运行消耗的时间都是相同的。

1.2 什么是大O?

大O用来表示上界的,当用它作为算法的最坏情况运行时间的上界,就是对任意数据输入的运行时间的上界。(一般情况,但不是严格的上界)

例如:快速排序,时间复杂度是O(nlogn),但是当数据已经有序情况下,快速排序的时间复杂度是O(n^2) 的。

所以算法的时间复杂度是多少指的都是一般情况

注:但是如果面试官和我们深入探讨一个算法的实现以及性能的时候,就要时刻想着数据用例的不一样,时间复杂度也是不同的,这一点是一定要注意的。

1.3 不同数具规模的差异

时间复杂度,不同数据规模的差异

在决定使用哪些算法的时候,不是时间复杂越低的越好,要考虑数据规模,如果数据规模很小甚至可以用O(n^2)的算法比O(n)的更合适(在有常数项的时候)。

其实说实话,可能很多人依然分不清线性表顺序表,和链表之间的区别和联系!

  • 线性表:逻辑结构, 就是对外暴露数据之间的关系,不关心底层如何实现,数据结构的逻辑结构大分类就是线性结构和非线性结构而顺序表、链表都是一种线性表。

  • 顺序表、链表物理结构,他是实现一个结构实际物理地址上的结构。比如顺序表就是用数组实现。而链表指针完成主要工作。不同的结构在不同的场景有不同的区别。

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