5、算法效率分析与链表操作详解

算法效率分析与链表操作详解

1. 算法效率分析：Big - O 分析

在算法设计中，我们常常需要比较不同算法的效率。例如有两个函数都能正确返回数组中的最大值，我们如何判断哪个更高效呢？一种方法是进行基准测试，但这通常不切实际。这时，Big - O 分析就能帮助我们预测算法的性能。

1.1 Big - O 分析的基本概念

在 Big - O 分析中，输入规模通常用 n 表示。在数组相关问题中， n 就是数组元素的数量；在其他问题里， n 可能代表链表中的节点数、数据类型的位数或哈希表中的条目数等。确定 n 的含义后，我们要计算算法对 n 个输入项的检查次数。这里的“检查”含义较宽泛，在比较数组元素的算法中，“检查”就是将数组中的一个值与另一个值进行比较。

1.2 CompareToMax 函数分析

以下是一个简单的伪代码示例，用于说明 CompareToMax 函数的逻辑：

// 假设 array 是数组，n 是数组元素数量
int CompareToMax(int array[], int n) {
    if (n <= 0) return -1;
    int curMax = array[0];
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (array[i] > curMax) {
            curMax = array[i];