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麻省理工大学公开课笔记:算法导论(一)——引言
为什么要写这个系列博客? 第一,从自身角度来说,作为一名即将毕业地计算机专业本科生,我深深感受到了自己在基础方面的不足,尤其是算法与数据结构。 这种感受伴随了我的整个大学生涯,由于我的学校在计算机学科并不是传统的强校,身边的同学(包括我自己)都有一种莫名的自卑感,觉得低人一等。这种感受在我大三实习期间更为明显,业务代码写到一半,要经常到网上找资料“现学现卖”。 第二,算法与数据结构作为原创 2017-09-13 16:44:49 · 1494 阅读 · 1 评论 -
麻省理工大学公开课笔记:算法导论(二)——课程简介及算法分析
算法分析概念:算法分析是关于计算机程序性能和资源利用的理论研究。主要关注点在于程序性能,如何让程序运行的更快。同时也会涉及其他问题,例如通信,存储器等。问题1:什么比性能更重要?正确性,可维护性,简洁性,程序员的时间成本,健壮性,功能性,模块化,安全性,可扩展性,用户友好性等等问题2:如果算法和性能和都不重要,为什么还要学习它们?算法能够将不可行变成可行 如:在实时需求中,程序不够快等同于不可行原创 2017-09-13 23:32:10 · 883 阅读 · 0 评论 -
麻省理工大学公开课笔记:算法导论(三)——渐近符号、递归及解法
渐进符号OO符号形式化定义f(n)=O(g(n))f(n)=O(g(n))表示存在常数c>0c>0, n0>0n_0>0,使得对于所有的的n>n0n>n_0,有 0⩽f(n)⩽cg(n)0 \leqslant f(n) \leqslant cg(n) 例子:2n2=O(n3)2n^2=O(n^3) 直观理解 和“小于或等于”类似。去掉首项系数(此处为2)和低阶项(此处无低阶项)之后,剩下的部原创 2017-09-20 10:44:25 · 1572 阅读 · 1 评论